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Record W2616942382

Analyse de développement durable du programme de stabilisation des berges du lac Saint-Jean de Rio Tinto Alcan

2017· article· fr· W2616942382 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Cantin

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un monde où l’exploitation des ressources naturelles pour la production de biens et la génération d’énergie occupe une place importante et toujours grandissante, il est primordial d’évaluer quels sont les impacts de ces activités sur le milieu. La situation observée au Saguenay-Lac-Saint-Jean avec le cas de la société minière Rio Tinto et la gestion du niveau des eaux du lac Saint-Jean reflète ce modèle. En effet, la multinationale exploite le bassin hydrographique du lac Saint-Jean pour la production d’hydroélectricité nécessaire à ses activités depuis plusieurs décennies. Un programme d’atténuation des impacts relatifs à l’élévation des eaux du lac a été depuis mis en place par l’entreprise par le biais de la stabilisation des berges. L’objectif de cet essai est d’analyser les enjeux liés à cette situation au Saguenay-Lac-Saint-Jean afin d’évaluer s’ils sont favorables ou non à la région et de proposer des recommandations aux parties prenantes. Pour y arriver, les quatre dimensions principales du développement durable ont été analysées, soit l’environnement, le social, l’économie ainsi que la gouvernance. Chacune de celles-ci s’est vu attribuer différents critères cernant les principaux aspects de la situation à l’étude. Chaque critère a été évalué comme étant préjudiciable ou favorable au développement durable dans la région. Cette méthode a permis d’identifier certaines lacunes qui ont ensuite fait objet de recommandations. L’analyse multicritère a permis d’obtenir objectivement l’état de la situation actuelle au Saguenay-Lac-Saint-Jean par rapport aux activités de Rio Tinto et au programme de stabilisation des berges du lac Saint-Jean. Rio Tinto fait assez bonne figure en matière d’environnement, particulièrement grâce à ses efforts de préservation du milieu et à l’utilisation d’énergie renouvelable. Toutefois, le respect du principe de précaution est l’un des aspects les moins bien réussis dans l’analyse. D’un point de vue social, le programme satisfait généralement les parties prenantes et Rio Tinto réussi bien à s’intégrer dans la région. Cependant, la piètre performance au niveau de la création d’emploi assombrit quelque peu le tableau. D’un côté économique, les difficultés du marché des métaux affectent l’entreprise et sa performance globale, mais son influence au niveau de l’économie régionale demeure importante. Enfin, la performance de Rio Tinto au niveau de la gouvernance est la plus importante parmi les quatre dimensions compte tenu des nombreux efforts destinés à inclure et à stimuler la participation des parties prenantes. Afin de combler les lacunes de Rio Tinto et de son programme dans la région, cinq recommandations sont proposées, soit arriver à un consensus entre les parties prenantes sur un scénario de gestion des eaux, revoir les pratiques de rechargement et de végétalisation, favoriser la création d’emploi, transférer les surplus d’hydroélectricité à des partenaires et rapprocher la prise de décision des parties concernées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.705
Threshold uncertainty score0.587

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.037
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.208 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2017
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