Analyse des préférences des résidents-propriétaires de la ville de Québec pour l’aménagement de bassins de rétention à proximité
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche s’inscrit dans le cadre d’un projet pluridisciplinaire ayant comme objectif général de fournir aux gestionnaires municipaux des données permettant de démontrer les différents services écosystémiques apportés par les bassins de rétention d’eau pluviale dans un contexte de conservation des écosystèmes urbains, avec un accent particulier sur la protection de la ressource en eau potable. Ce rapport se concentre sur les aspects sociaux et économiques et a comme objectif principal d’informer les administrations municipales sur les préférences des citoyens en matière de bassins de rétention, en utilisant comme cas type la Ville de Québec. Plus spécifiquement, les objectifs sont : 1) Identifier les préférences des citoyens de la ville de Québec envers différents types d’aménagement des bassins de rétention; 2) Estimer le consentement à payer (CAP) pour l’aménagement des bassins de rétention. Le CAP n’est pas seulement une mesure économique, mais également une quantification du bénéfice perçu par les citoyens; 3) Selon la perception des citoyens, qualifier les caractéristiques désirables et indésirables des aménagements de bassin de rétention; 4) Créer une typologie des citoyens en fonction et de leurs préférences pour mieux envisager la diversité des préférences.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".