L'articulation des savoirs dans la gestion environnementale : le cas de la gestion intégrée de l'eau par bassin versant au Québec
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche vise à comprendre comment s'opère l'articulation des différents types de savoirs dans un contexte de gestion de l'environnement. Si cette intégration est grandement mise de l'avant d'un point de vue théorique et conceptuel, dans la pratique, il reste important de se demander s'il s'agit d'un succès dans des processus qui ne sont pas explicitement élaborés à cette fin. En ce sens, l'étude de la gestion intégrée de l'eau par bassin versant (GIEBV) au Québec est riche en apprentissages. En observant comment différents acteurs des milieux économique, municipal et communautaire participent à l'élaboration des Plans directeurs de l'eau (PDE), nous chercherons à mettre en lumière les différents savoirs intégrés dans ces plans, la façon dont ils sont pris en compte et les principaux obstacles à leur intégration. À la lumière des résultats obtenus, il apparaît que malgré les efforts de participation entourant la GIEBV, l'intégration des savoirs se heurte à plusieurs obstacles. La nature des problèmes environnementaux et la structure des problèmes politiques qui y sont liés semblent en cause. Le choix du processus participatif lui-même influence aussi l'intégration des savoirs. De plus, les acteurs montrent avoir recours stratégiquement aux savoirs technicoscientifiques lors de ces processus : ils en font une base commune d'échange dans leurs interrelations et parfois, pour servir leurs intérêts. Finalement, il semble difficile de « faire autrement », en matière d'intégration des savoirs, dans une société où le positivisme ambiant est encore fort. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Savoirs, gestion intégrée de l'eau par bassin versant, participation publique, politique publique, environnement, gestion de l'eau, Organisme de bassin versant, savoir scientifique, savoir expérientiel, socioconstructivisme
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".