MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2737154530 · doi:10.3917/eh.086.0071

Le secteur de l’aluminium en quête de légitimité et d’influence : les ententes volontaires sur la réduction des émissions de gaz à effet de serre au Québec

2017· article· fr· W2737154530 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueEntreprises et histoire · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début des années 2000, le Gouvernement du Québec a négocié avec les acteurs du secteur de l’aluminium des ententes volontaires de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES). Pour les autorités gouvernementales, ces accords permettent généralement de pallier le vide institutionnel en la matière. Cependant les raisons qui motivent la participation des entreprises sont plus complexes à interpréter. À partir de deux études de cas menées auprès d’entreprises du secteur de l’aluminium, cet article analyse le processus institutionnel ayant mené à l’adoption des ententes volontaires. Les bénéfices environnementaux, humains et politiques des ententes sont également analysés. Cet article permet de mettre en lumière l’engagement symbolique des alumineries, de même que les bénéfices relativement négligeables des ententes sur l’environnement et les négociations politiques. Il aborde également une dimension négligée dans les recherches précédentes concernant les bénéfices liés à la mobilisation des employés et à l’expérience dans la gestion des problématiques climatiques.

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.467
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.011
GPT teacher head0.237
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