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Record W2232799217

Gouvernance et développement économique au Saguenay-lac-Saint-Jean du local au région

2000· article· fr· W2232799217 on OpenAlexaboutno aff
Bruno Minier

Bibliographic record

VenueSDEIR (University of Quebec at Chicoutimi) · 2000
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le 15 novembre dernier, le Gouvernement déposait son projet de loi 170 à l'Assemblée nationale du Québec, annonçant des réorganisations municipales majeures sur les territoires des anciennes communautés urbaines de Montréal, Québec et de l'Outaouais. Le débat se transpose maintenant en commission parlementaire. En parallèle, le sujet fait désormais rage au Saguenay, comme dans les deux autres régions métropolitaines de recensement (RMR), Trois-Rivières et Sherbrooke, mais l'émotivité des uns et l'austérité des autres risquent de décentrer le débat et d'orienter les décisions vers des solutions inappropriées, au-delà des véritables enjeux, des réalités régionales et des besoins des collectivités qui composent la province et qui ont bâti le Québec d'aujourd'hui. Un fait demeure devant le projet qui est actuellement sur la table : à l'extérieur des trois villes-centres que sont Montréal, Québec et Hull, comme le relève l'éditorialiste du journal Le Quotidien dans l'édition du 15 novembre, « Le concert des voix discordantes accueille des adeptes provenant de tous les milieux décisionnels. ». Ainsi, experts et leaders sociaux, économiques et politiques de tout le Québec semblent tous s'élever dans une même direction, à l'encontre des réorganisations municipales telles que proposées. Nous traiterons de plusieurs des diverses opinions émises dans le présent document.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2000
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