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Record W2912556525 · doi:10.7202/1055593ar

La portée et les limites des approches participatives pour la gestion intégrée des inondations

2019· article· fr· W2912556525 on OpenAlexaff
Simon Massé, Thomas Buffin‐Bélanger, Pascale M. Biron, Julie Ruiz

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsConcordia UniversityCenter for Northern StudiesUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion intégrée des risques d’inondation (GIRI) fait appel à la coordination de tous les niveaux et secteurs du gouvernement et de la société civile. Afin de favoriser la responsabilisation et l’appropriation des plans de GIRI par les communautés, l’implication des acteurs non gouvernementaux et des citoyens est de plus en plus valorisée. D’abord, l’émergence des approches participatives est exacerbée par l’optimisme face à la possibilité d’améliorer substantiellement la qualité et la portée des décisions, de gérer les conflits, de faciliter l'implantation des mesures non structurelles et de renforcer les capacités sociales au sein des communautés. Toutefois, certains avancent que l'intégration des non-experts dans le processus décisionnel brime l'impartialité de la procédure technocratique et que leur manque d’intérêt et de compétences limite la portée des démarches participatives. Des lacunes dans la représentativité des parties prenantes affectées et concernées au sein des instances peuvent aussi biaiser les aboutissants de la participation. De plus, la réticence des autorités à partager le pouvoir décisionnel limite l’institutionnalisation des approches participatives, tandis que la rigidité de l’appareil gouvernemental freine les élans participatifs des collectivités. Considérant l’intérêt grandissant des chercheurs, des décideurs et de la société civile envers les approches participatives dans le contexte de la gestion des inondations, cet article propose une synthèse de la littérature pour démêler les principales retombées et les limites de la participation.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.295
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.019
Scholarly communication0.0000.001
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 head0.214
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.149 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2019
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