Guide de gestion des risques reliés aux projets d’infrastructure municipale à destination des élus
Bibliographic record
Abstract
Objectif du guide Les infrastructures municipales sont indissociables de la gestion d’une ville et des services de proximité offerts aux citoyens. Ainsi, le renouvellement des infrastructures actuelles et le développement de nouvelles infrastructures amènent les élus à faire des choix, à prioriser certains projets au détriment d’autres ce qui pourraient impacter les qualités des services, la capacité financière de la Ville et les citoyens. Au cœur de ce processus décisionnel, l’élu demeure imputable des décisions et actions de sa municipalité. C’est pourquoi l’élu municipal doit disposer de tous les nécessaires afin de faciliter sa prise de décision et maximiser les investissements de sa municipalité. Le présent guide s’adresse d’abord aux élus municipaux et a pour mandat d’outiller ceux-ci à mieux identifier, anticiper et gérer les risques lors d’un projet d’infrastructure. Spécifiquement, l’objectif de ce guide est de vous fournir : Un registre des risques reliés à la gestion des projets d’infrastructures municipales au Québec; Un benchmarking des pratiques municipales qui ont fait leurs preuves dans des municipalités du Québec; Des outils pour mieux identifier, anticiper et gérer les risques lors d’un projet d’infrastructure municipale.Ce document est confidentiel. Pour toute demande d'information, veuillez contacter Ingrid Peignier à ingrid.peignier@cirano.qc.ca
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.006 |
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".