Le design comme levier d’optimisation de l’économie circulaire : le cas des PME œuvrant en agriculture urbaine
Bibliographic record
Abstract
Le développement d’une vision globale de l’ensemble des sphères de l’économie circulaire, de l’entrepreneuriat et du design nécessite une approche dynamique et complexe. En effet, au croisement de ces trois sphères se trouve une opportunité de comprendre l’opérationnalisation d’une économie en boucle fermée au sein des entreprises d’aujourd’hui. Ces dernières sont des acteurs indispensables à la transition vers ce nouveau modèle économique. Dans l’optique d’améliorer la mise en œuvre de l’économie circulaire (ÉC), la réflexion porte principalement sur les enjeux liés à l’opérationnalisation d’une telle approche au sein des PME du Québec. Le souhait est de documenter le cheminement de ces dernières conscientisées aux enjeux du développement durable, particulièrement œuvrant en agriculture urbaine ; un domaine qui est en pleine transformation. La question à laquelle cette recherche se propose de répondre est la suivante : quels sont les freins et les leviers reliés à l’opérationnaliser l’économie circulaire chez les PME? Avec les problématiques planétaires grandissantes dues à la surproduction/surconsommation comme prémisse, cette recherche s’appuie sur la théorie des sciences environnementales (Fondation Ellen MacArthur, l’institut EDDEC) et entrepreneuriales (Harvard Business Review) pour construire son cadre. L’objectif principal étant de comprendre le fonctionnement de l’intégration de l’ÉC en entreprise, l’approche méthodologique choisie pour cette recherche est d’ordre phénoménologique. Elle vise principalement à observer, par l’entremise d’entretiens semi-dirigés, le parcours de quatre différentes entreprises conscientisées. L’approche de design stratégique (Madge, Plouffe et De Coninck) permettra de clore ce projet de recherche avec une proposition de pistes de solutions en opérationnalisation.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".