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Record W2766062751 · doi:10.7202/1041489ar

Le ministère du Patrimoine canadien et la « mosaïque du développement durable »

2017· article· fr· W2766062751 on OpenAlexaffvenueabout
Benoit Vaillancourt

Bibliographic record

VenueEthnologies · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Heritage Management and Preservation
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article examine la place accordée à la culture dans les stratégies de développement durable du ministère du Patrimoine canadien depuis la fin des années 1990. Il part du constat que de nombreux textes internationaux soulignent l’apport de la culture à un développement durable, mais que sa reconnaissance dépend aussi des politiques particulières des États et des institutions. À cet égard, le cas du ministère du Patrimoine canadien est révélateur des limites de la perspective canadienne, puisqu’après s’être impliqué dans l’étude et la promotion des enjeux sociaux et culturels du développement durable, il s’en est désengagé peu à peu sous le coup de nouvelles directives fédérales. Afin d’éclairer la position du ministère dans cette affaire, l’article commence par retracer son histoire institutionnelle, dissipant ainsi un flou terminologique qui entoure les mots « patrimoine » et « culture » depuis sa création, et plus encore depuis sa séparation d’avec Parcs Canada. Une seconde partie présente cette séparation comme un facteur déterminant dans la réorientation de son approche au développement durable étant donnés les liens forts entre l’environnement d’une part, et les espaces naturels et les lieux historiques sous la responsabilité de Parcs Canada d’autre part. À partir de stratégies triennales et d’autres documents officiels, la dernière partie résume les démarches successives du ministère et fait ressortir la difficulté à rendre opérationnelle l’articulation entre le développement durable et la culture.

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, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.804
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 studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.067
GPT teacher head0.275
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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2017
Admission routes3
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