Bilan de la gestion intégrée des ressources et du territoire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le concept de gestion intégrée des ressources et du territoire (GIRT) apparaît dans le premier article de la Loi sur l’aménagement durable des forêts du Québec. La GIRT reste néanmoins un concept très abstrait en raison des nombreuses interprétations qui peuvent en être faites. Afin de faire un bilan de la mise en œuvre de la GIRT au Québec, différents résultats ont été analysés soit les constats faits lors d’un colloque intitulé Où en sommes-nous 30 ans après le colloque « L’utilisation polyvalente de la forêt, une utopie? » qui s’est tenu le 10 mai 2018 dans le cadre de la 86eédition de l’ACFAS et les résultats d’entrevues avec des experts impliqués dans la mise en œuvre de la GIRT. Bien que plusieurs changements se soient opérés au cours des trente dernières années, les résultats démontrent que des mises à jour sont toujours nécessaires pour atteindre les objectifs fixés dans le régime forestier de 2013. Ces changements devraient principalement s’opérer par une prise en compte des acteurs et des communautés ancrées sur le territoire, et ce, grâce à des approches de gouvernance participative.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".