L’évaluation environnementale stratégique de l’implantation de la filière des gaz de schiste au Québec a-t-elle été une démarche réellement innovante ?
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, la croissance de la demande en énergie et l’accélération des progrès technologiques ont créé des conditions favorables à l’exploitation de ressources pétrolières et gazières non conventionnelles. Toutefois, le développement accéléré de ces nouvelles filières suscite l’inquiétude. C’est dans ce contexte que les autorités publiques québecoises ont décrété la réalisation d’une évaluation environnementale stratégique (ÉES) et la tenue de deux consultations publiques sur l’exploitation du gaz de schiste dans le shale d’Utica, au Québec (Canada). À l’issue d’un processus qui a duré plus de quatre ans, le Premier ministre du Québec a finalement annoncé qu’il n’y aurait pas d’exploitation de gaz de schiste. À première vue, ce cas illustrerait parfaitement le rôle que devraient jouer l’évaluation environnementale et les dispositifs de participation du public dans le processus menant à l’adoption de décisions socialement acceptables. Toutefois, une analyse plus approfondie au regard des facteurs constitutifs de l’acceptabilité sociale relatifs au processus décisionnel nous incite à porter un jugement plus nuancé.
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 | 0.009 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".