La grille d’analyse de développement durable adaptée aux ODD
Bibliographic record
Abstract
Parmi les outils d’intervention développés par la Chaire en éco-conseil de l’UQAC, la Grille d’analyse de développement durable (GADD) est un outil de questionnement systémique qui permet d’évaluer dans quelle mesure une politique, une stratégie, un programme ou un projet (PSPP) favorise l’amélioration des conditions humaines. Elle permet à ceux qui l’appliquent de se situer et de proposer des pistes de bonification à un projet ou à une démarche, dans une perspective d’amélioration continue. Cet outil est fréquemment mis à jour pour refléter l’évolution des connaissances, des pratiques et des consensus internationaux en matière de développement durable. En septembre 2015, l’Assemblée générale des Nations Unies a adopté les Objectifs du développement durable (ODD). Dans cette perspective, l’Institut de la Francophonie pour le développement durable (IFDD), organe subsidiaire de l’Organisation internationale de la Francophonie (OIF), s’est associé à la Chaire en éco-conseil de l’Université du Québec à Chicoutimi (UQAC) pour concevoir et entreprendre une initiative unique : l’adaptation de la GADD aux ODD. Ce nouvel outil est maintenant mis à la disposition des utilisateurs.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".