Encadrement du bruit environnemental au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le bruit environnemental – enjeu de santé publique et de qualité de vie – est encadré par différents paliers de gouvernement avec des prises en charge distinctes selon les États et régions du monde. Au Canada, le gouvernement fédéral, les provinces et les municipalités (et entités régionales et locales) se partagent la responsabilité du bruit provenant de différentes sources (transports, activités industrielles, activités récréatives, bruits de voisinage, etc.). La revue brossée ici à partir de politiques et de réglementations sur le bruit développées, depuis les années 1970, à tous ces paliers de gouvernement, laisse voir un portrait fragmentaire et inégal selon les provinces, ainsi qu’une multiplicité d’acteurs et de mesures qui exigeraient davantage d’intégration et d’harmonisation. L’étude prend appui sur une recension plus vaste à l’échelle internationale qui permet de situer le cas canadien et d’ouvrir sur une comparaison avec d’autres modèles. L’encadrement actuel, souvent centré sur des mesures réparatrices a posteriori, ne peut en lui-même résoudre tous les enjeux liés au bruit. Ce cadre d’action, qui repose principalement sur le contrôle des niveaux sonores, pourrait également être élargi et enrichi par des approches telles que (i) la prise en compte qualitative des diverses sensibilités des citoyens vis-à-vis du type de bruit rencontré et son contexte, et (ii) des outils de planification prenant pleinement en compte le bruit et plus largement l’environnement sonore en aménagement du territoire. Ainsi bonifié, l’encadrement du bruit serait en mesure de mieux répondre aux coûts sociaux et économiques engendrés par ce polluant environnemental au Canada et au souci de réduire les inégalités en matière d’exposition des populations au bruit.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".