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Record W3199828344 · doi:10.3917/rips1.069.0113

Participation publique et gestion des ressources naturelles : quel potentiel d’influence pour les participants ?

2021· article· fr· W3199828344 on OpenAlexaffabout
Elizabeth Pamela Laura Durand, Charles Duprez, Stéphanie Yates

Bibliographic record

VenueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and Social Impact Assessments
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)École Nationale d'Administration PubliqueUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le secteur de l’énergie et des ressources naturelles, au Canada et au Québec, plusieurs instances ont mis en place des mécanismes participatifs visant à mieux intégrer les préoccupations des citoyens dans la planification de leurs projets. À cette fin, les ministères ont développé un corpus d’écrits structurant leurs démarches et leurs rapports avec les participants. Cet article a comme objectif d’étudier comment le potentiel d’influence accordé aux participants sur le processus décisionnel est retranscrit dans cette documentation. Pour ce faire, nous avons retenu la documentation de quatre ministères canadiens (2) et québécois (2) homologues. À partir de ces documents, nous avons réalisé une analyse qualitative de contenu guidé par six principes phares dégagés de la littérature et témoignant de l’influence accordée aux participants. Bien que les démarches participatives ouvrent le processus décisionnel au grand public, elles relèvent davantage de la participation symbolique. Une plus grande transparence et ouverture de la démarche par le biais d’une reddition de compte systématique, une définition plus claire du rôle de l’expert et l’instauration d’une culture d’évaluation de la démarche participative pourrait aider à bâtir une participation plus authentique. Le petit échantillon de cette étude ainsi que le choix de retenir six critères empêchent la généralisation de ce constat. Cependant, la présente étude permet de mieux comprendre comment les instances publiques de ce secteur d’activité conçoivent le potentiel d’influence des participants. Il serait pertinent pour de futures recherches de voir comment ces processus sont réellement mis en place et comment les participants les perçoivent.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.098
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.263 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations2
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

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