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Record W2736329449

Aménagements de gestion de l'eau sur la propriété privée : analyse multicritère pour une implantation citoyenne

2017· article· fr· W2736329449 on OpenAlexaboutno aff
Maude M. David

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWater Governance and Infrastructure
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La surconsommation de la ressource par le peuple québécois combinée à l’imperméabilisation du territoire mène à de sérieux problèmes de gestion de l’eau. Des interventions politiques ont été mises en place, pour améliorer la gestion de l’eau. Sachant que 55 % des eaux collectées par les municipalités proviennent des résidences, le citoyen se positionne alors judicieusement comme agent de changement. D’ailleurs dans sa Politique nationale de l’eau, le Québec souhaite impliquer davantage les citoyens dans la gestion de la ressource. L'objectif de cet essai est d’évaluer différents aménagements et pratiques réalisables à l’extérieur d’une propriété privée de réduction de la consommation, de captation ainsi que de rétention et d’infiltration de l’eau pour en faire ressortir les plus intéressants et ainsi guider les gestionnaires municipaux dans leur choix des mesures à conseiller pour une application citoyenne. L’essai met en lumière les réels impacts des pratiques et aménagements de gestion de l’eau dans le secteur résidentiel.
\nPour ce faire, dix-huit aménagements et pratiques de gestion de l’eau sont évalués au moyen d’une analyse multicritère de type boussole bernoise en tenant compte de quatre dimensions, soit les dimensions : environnement, économie, sociale et technique. Des recommandations sont formulées aux gestionnaires municipaux pour inviter ces derniers à promouvoir l'application d'une gestion adéquate de la ressource sachant qu’ils possèdent le cadre légal et les outils nécessaires. De plus, à partir des meilleurs aménagements déterminés, des recommandations sont effectuées en fonction de la densité du secteur résidentiel. Les principaux aménagements retenus sont : l’aménagement paysager, le jardin de pluie, la bande filtrante, le baril de pluie, le réservoir souterrain ainsi que la toiture verte extensive.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.363
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
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 head0.016
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.227 · 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 teacher head, not a consensus.

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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