Gouvernance territoriale et perception du risque à la suite de l’inondation de la rivière Richelieu en 2011
Bibliographic record
Abstract
La coordination et la coopération entre les acteurs publics, privés et la population, ainsi que l’articulation des différentes échelles géographiques dans l’élaboration de stratégies territoriales, sont devenues des éléments incontournables dans la prévention des risques naturels. Dans cette perspective, il convient de s’intéresser à la gouvernance territoriale du système québécois, notamment à savoir si la gestion du risque dépend toujours d’un système traditionnel où les citoyens ont très peu de pouvoir décisionnel. À cet égard, le niveau de responsabilisation des citoyens a été étudié dans la municipalité de Saint-Jean-sur-Richelieu afin de comprendre le rôle des acteurs dans la gestion de l’inondation survenue au printemps 2011. Des questionnaires ont été distribués à la population dans deux quartiers vulnérables aux inondations pour observer les pratiques de prévention et de préparation des riverains à l’égard des crues printanières, et des entrevues semi-dirigées avec plusieurs acteurs importants dans la gestion des risques ont été réalisées. Les résultats ont permis de constater qu’une mise à jour des connaissances était essentielle en raison des changements climatiques et qu’il y a un manque considérable dans l’établissement des fonctions et des compétences de l’ensemble des acteurs. D’ailleurs, cette absence de définition claire du rôle des individus occasionne une déresponsabilisation et une négation des risques, particulièrement au niveau municipal. Enfin, si notre analyse montre une lacune significative de la gouvernance territoriale dans la gestion des risques au Québec, force est de constater que certains partenariats et les nouvelles politiques mises en place depuis contribuent néanmoins à accroitre la résilience de la société québécoise.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".