Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche empirique est d’analyser l’état actuel de gouvernance des territoires fauniques au Québec en vue d’identifier les complémentarités pouvant être mises en oeuvre pour un développement durable de ces territoires forestiers. Ils constituent un bien public dont l’administration gouvernementale a été décentralisée à trois types d’institutions sectorielles : public dans le cas des réserves fauniques, privé dans celui des pourvoiries, et associatif dans le cas des zones d’exploitation contrôlée (zecs). La perspective d’analyse de gouvernance, définie comme étant la mise en oeuvre de systèmes de normes et procédures facilitant la coordination et la coopération des acteurs sociaux, se situe ici au niveau de l’ensemble des territoires fauniques, soit interorganisationnelle et intersectorielle, plutôt qu’une gouvernance définie au niveau de chaque type d’organisation constituante. L’analyse entend cibler les interactions actuelles et potentielles entre les acteurs, c’est-à-dire : l’étendue des interactions de coordination et de coopération entre ces instances; les principaux enjeux interorganisationnels de financement, d’accès, de conservation et de mise en valeur de la ressource, de responsabilités accrues ainsi que des barrières à une plus grande complémentarité. Bref, quel cadre de gouvernance pourrait être proposé en regard d’une meilleure complémentarité de mandat et d’actions de conservation et de développement durable ? Une gouvernance de type participatif qui permet de formaliser une vision partagée de ces territoires, des actions prioritaires à réaliser et des limites de gestion à délimiter en commun, de sélectionner des participants perçus comme légitimes et représentatifs et, à moyen terme, d’élaborer une structure formelle ad hoc de gouvernance, assurant une continuité de participation et de décision élargie aux enjeux et défis multisectoriels majeurs pour l’ensemble des territoires.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".