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Record W2612241141 · doi:10.5558/tfc2017-011

La participation publique dans la gestion des forêts du Québec : Réorganisation de la concertation régionale dans un contexte institutionnel en transition

2017· article· fr· W2612241141 on OpenAlexafffundvenueabout
par Jonathan Tardif, Jean‐François Bissonnette, Jérôme Dupras

Bibliographic record

VenueThe Forestry Chronicle · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec en Outaouais
FundersMitacsUniversité du Québec en Outaouais
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gouvernance forestière au Québec a subi de multiples mutations au cours des dernières décennies. D’un régime forestier qui favorisait les acteurs industriels, le gouvernement québécois a progressivement intégré toute une variété d’acteurs locaux et régionaux. Au printemps 2015, le gouvernement adoptait cependant un projet de loi entraînant l’abolition de plusieurs structures de développement régional, notamment les Conférences régionales des élus (CRÉ) qui étaient investies de responsabilités en ce domaine. Cet article présente les résultats d’une étude visant à mieux comprendre les impacts de cette décision sur la participation publique au sein des lieux de concertation propres au milieu forestier. La recherche s’appuie sur une analyse documentaire ainsi que sur 37 entretiens semi-directifs réalisés dans quatre régions du Québec. Parmi les constats qui émergent, mentionnons le désir quasi unanime de maintenir une concertation régionale autour des enjeux forestiers et la confiance limitée des intervenants quant à la volonté et la capacité des acteurs municipaux de reprendre le flambeau. Si de nombreux mécanismes demeurent en place pour assurer la participation des intervenants forestiers et de la société dans son ensemble, l’abolition des CRÉ restreint dans certaines régions les canaux de participation et de communication.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.840
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.005
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations13
Published2017
Admission routes4
Has abstractyes

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