Pour des villes écoresponsables : contribution potentielle des élus municipaux et enjeux de formation associés.
Bibliographic record
Abstract
La volonté politique des décideurs est identifiée comme un facteur déterminant pour induire des changements écoresponsables dans les villes. Cet article s’intéresse aux décideurs publics que sont les élus municipaux au Québec, de manière à analyser leur contribution potentielle à la transformation des villes en des milieux de vie écoresponsables. Dans un premier temps, nous soulignons le rôle des élus en tant qu’acteurs éco-politiques au Québec, en mettant en évidence leur pouvoir d’action par rapport aux questions socio-écologiques, mais également les compétences à mobiliser et les défis de formation associés. Dans un second temps et de manière plus approfondie, les résultats d’une analyse des représentations et pratiques des formateurs d’élus municipaux permettent de jeter un regard critique sur l’offre de formation en environnement pour les élus. Ces résultats sont issus d’une recherche qualitative basée sur des observations non participantes et des entretiens semi-dirigés. On observe ainsi que les formateurs des élus municipaux intègrent peu entre elles, les dimensions écologiques et sociales des questions environnementales. L’adaptation aux changements climatiques est la principale question socio-écologique qui est abordée par la formation. Les formateurs font peu état du développement des compétences que devrait viser la formation et abordent celle-ci dans un paradigme propre à la transmission de connaissances plutôt que d’en stimuler la co-construction. Enfin, cette exploration critique des représentations des formateurs d’élus municipaux au Québec montre l’importance de poursuivre la recherche en éducation relative à l’environnement auprès des adultes qui ont la fonction d’élus, ainsi que de parfaire leur formation professionnelle, notamment en ce qui a trait au développement de compétences écocitoyennes.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".