La gouvernance participative des forêts publiques : L’Ontario et le Québec, des chemins parallèles ?
Bibliographic record
Abstract
Les politiques forestières provinciales du Canada reflètent la dynamique globale de transition d’un mode de gouvernance hiérarchique à une « gouvernance hétérarchique » (Pülzl et Rametsteiner, 2002) ce qui comporte, entre autres, une ouverture des espaces à la participation de nouveaux acteurs. Le secteur forestier canadien a été au cœur du développement économique national constituant un levier incontournable au développement des régions, particulièrement dans les provinces de l’Ontario et du Québec. Notre article souhaite souligner les points de convergence et de divergence entre les mécanismes de gouvernance participative institués dans chacune des provinces en ce qui a trait à la prise de décision en matière de politiques forestières. Notre analyse suggère que plusieurs similitudes modulent cette nouvelle génération de gouvernance, mais que celle-ci prend place dans des contextes institutionnels précis qui influent les formes participatives. Dans les cas étudiés deux trajectoires distinctes de gouvernance participative ont été identifiées : la territorialisation de la participation dans le cas du Québec et la reconstruction d’une gouvernance provinciale pour celui de l’Ontario. Cette différenciation permet de recadrer certains termes du débat en ce qui concerne les théories et les formes de la gouvernance participative.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".