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Record W2919892700

Le choix des instruments de la politique environnementale québécoise : le cas des précipitations acides, de l'appauvrissement de la couche d'ozone et des changements climatiques

2007· article· fr· W2919892700 on OpenAlexaboutno aff
David Houle

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Policies and Emissions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre de ce mémoire, nous documentons les interventions du ministère de l'Environnement du Québec (MF.NVIQ) pour trois enjeux liées aux contaminants atmosphériques soit les précipitations acides, l'appauvrissement de la couche d'ozone et les changements climatiques. Pour chacun de nos cas d'études, indiquons les instruments choisis par le MHNVIQ. Nous formulons également des hypothèses afin d'expliquer les variations observées au niveau du choix des instruments et, particulièrement, de leur degré de coercition. De plus, nous distinguons les instruments de détection, devant fournir des informations au Ministère concernant les causes et les conséquences des problématiques environnementales, et les instruments effectifs, dont l'objectif est de changer les comportements des groupes ciblés. Afin de réaliser notre recherche, nous utilisons abondamment les concepts développés par l'analyse des politiques publiques et, plus particulièrement, par les auteurs associés au paradigme du choix des instruments. Pour les cas que nous avons observés, nous concluons que plus l'étendue des activités qui causent un problème environnemental est perçue comme étant grande, moins les instruments choisis seront coercitifs. Par ailleurs, il semble y avoir un lien entre les ressources à la disposition du MFNVIQ et la mise en œuvre d'instruments coercitifs puisque durant les années où les ressources du Ministère étaient décroissantes nous pouvons observer un recours proportionnellement plus important à des instruments volontaires. Finalement, nous avons également observé que les entreprises régulés ont une préférence pour les instruments moins coercitifs (ex. ententes volontaires) alors que les groupes écologistes tendent à proposer la mise en œuvre d'instruments plus coercitifs (ex. taxes environnementales, réglementation, etc.). Nous terminons notre mémoire par une discussion des limites relatives à nos travaux ainsi qu'à l'application de la théorie du choix des instruments à l'étude des interventions gouvernementales.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.268
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
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 head0.010
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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2007
Admission routes1
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