Analyse des facteurs d’échec et de réussite des projets organisationnels et municipaux d’aménagement des sous-bassins versants du Parc National Historique Citadelle, Sans-Souci, Ramiers au cours de la dernière décennie
Bibliographic record
Abstract
Malgré l'intérêt grandissant pour l'étude de la gestion de projets, peu de recherches ont exploré toute la complexité des critères de succès des projets, des facteurs critiques de succès et d’échec des projets, et des outils de gestion et de suivi des projets, encore moins dans un contexte d’aménagement et de protection des sous-bassins versants. Vu la situation actuelle, on se pose des questions sur la contribution des outils de gestion et de suivi dans la réussite des projets d’aménagement et de protection des bassins versants et sur la définition des meilleurs moyens pour diminuer les facteurs d’échec et augmenter les facteurs de réussite des projets organisationnels et municipaux d’aménagement des sous-bassins versants du Parc National Historique Citadelle/Sans-Souci/Ramiers (PNH-CSSR). Face à ces questions, la présente recherche se donne pour principal objectif de proposer un modèle pour apprécier les facteurs de succès et d’échec dans la gestion des projets organisationnels et municipaux d’aménagement et de protection des sous-bassins versants du Parc National Historique Citadelle/Sans-Souci/Ramiers (PNH-CSSR). Un examen de la littérature sur les facteurs d’échec et de réussite des projets organisationnels et municipaux d’aménagement ou de protection des bassins versants a été effectué. Cet examen fait ressortir les grandes lignes de la gestion de projets et ses principales approches. Aussi, il fait apparaitre les facteurs d’échec et succès des projets et la gestion des bassins versants suivie de leurs principales approches. Pour ce faire, une approche mixte (qualitative et quantitative) est privilégiée au moyen d'une méthode scientifique d’observation systématique, avec l’utilisation de trois (3) méthodes de collecte des données (observation directe, l’enquête par auto-dénombrement et questionnaires assistés par intervieweur). Les données recueillies auprès des deux échantillons (gestionnaires de projets et bénéficiaires des projets) ont été traitées selon l’approche de Statistique Canada. En effet, les résultats ont révélé que la satisfaction des parties prenantes et l’utilisation d’une approche de développement socioéconomique des exploitations agricoles et des habitations de la zone des projets constituent les deux (2) principaux facteurs clés de succès des projets d’aménagement et de protection des sous-bassins versants. Ils ont aussi révélé des éléments nouveaux chez les facteurs d’échec, notamment l’élevage libre, les pratiques du brulis, l’extraction illicite des roches sur les sous-bassins versants, la portée des projets d’aménagement des sous-bassins versants sur des exploitations en mode de tenure indirecte, la dépendance pluviométrique des projets d’aménagement des sous-bassins versants à caractère agroforestier, la divergence des potentialités et des caractéristiques physiques, économiques et sociales du PNH-CSSR avec la nature des projets, l’utilisation de la participation des parties prenantes comme des cibles ou des moyens de mise en œuvre des décisions prises sans eux, la portée des projets sur des exploitations d’agriculture vivrière, l’ignorance des mesures de protection environnementale par les populations des bassins versants, et les facteurs limitants liés à la qualité des sols en termes d’éléments nutritifs et aux ressources en eau. En outre, si l’utilisation de l’outil de planification et de design Excel et des approches Benefits Realization, Critical Chain Project Management, Critical Path Method et LEAN ont été les plus identifiés en qui concerne la gestion et le suivi de ces projets, il en ressort que les outils et les approches de gestion et de suivi des projets sont relativement très peu utilisés et parfois même méconnaissables dans l’ensemble des projets d’aménagement et de protection des sous-bassins versants étudié. Cette recherche apporte deux (2) contributions majeures. Elle permet d'enrichir le corpus théorique sur les facteurs critiques de succès et d’échec des projets y compris de l’utilisation des outils de gestion et de suivi des projets. Ensuite, elle propose aux gestionnaires de projets un modèle pour apprécier les facteurs de succès et d’échec dans la gestion des projets organisationnels et municipaux d’aménagement et de protection des sous-bassins versants, lequel modèle peut être adapté à différents types de projets selon la modélisation de l’organigramme technique des facteurs.
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 | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".