La gestion intégrée de l’eau : dynamique d’acteurs, de territoires et de techniques
Bibliographic record
Abstract
La gestion intégrée de l’eau au Québec, qui a récemment fait l’objet d’une consultation publique, a soulevé une diversité d’enjeux qui met en question la capacité des institutions d’y faire face de manière optimale. Les préoccupations notées lors de cette consultation ont abouti à un certain nombre de constats qui avaient déjà été émis lors d’un autre exercice de consultation réalisé il y a plus de trente ans (commission Legendre en 1970, voir CEPJE, 1971) et, surtout, à une première expérimentation de gestion par bassin versant au Québec : le plan d’aménagement du bassin de la rivière Yamaska, un projet qui, pour une bonne part, a été oublié dans la foulée des multiples projets et innovations institutionnels des années 1960 et 1970. Le présent texte constitue une analyse rétrospective visant à rappeler le contexte d’émergence de la gestion intégrée de l’eau au Québec et les difficultés de mise en oeuvre d’une telle politique. On pourra dès lors établir certains parallèles avec les enjeux actuels sur le plan de la capacité d’action des acteurs institutionnels.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".