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Record W4319782584 · doi:10.17118/11143/19035

Le pouvoir de redevance réglementaire des municipalités du Québec : un outil propice au développement urbain durable et à l’équité fiscale

2019· article· fr· W4319782584 on OpenAlexvenueaboutno aff
Marie‐Claude Prémont, Fanny Tremblay‐Racicot

Bibliographic record

VenueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La convergence de la crise climatique avec la pandémie de COVID-19 a
\npermis de confirmer, voire de révéler pour plusieurs, des phénomènes comme la
\nlourde dépendance à l’automobile, la place prépondérante qu’elle occupe dans les
\nvilles et la tyrannie qu’elle impose dans la conception des espaces et des milieux
\nde vie. Le présent article avance l’idée selon laquelle les municipalités doivent
\nprofiter des conséquences de la crise sanitaire pour mettre en oeuvre les nouveaux
\noutils dont elles disposent afin d’ouvrir la voie à des changements systémiques,
\ngraduels et stables en vue de mieux répondre aux exigences de la crise climatique
\net d’un développement plus soutenable. Le présent article a pour principal objectif
\nde contribuer à la connaissance du concept de la redevance réglementaire et de
\nses trois régimes, dont les contours juridiques sont présentés en détail : la
\nredevance sur les carrières et les sablières; la redevance de développement, y
\ncompris sa relation avec l’entente avec les promoteurs; et, enfin, le pouvoir
\ngénéral de redevance réglementaire. Bref, la redevance réglementaire pourrait,
\nd’une part, améliorer la contribution des municipalités aux objectifs de réduction
\ndes gaz à effet de serre (GES) et la qualité de vie des citoyens qui les habitent et y
\ntravaillent et, d’autre part, favoriser l’équité fiscale entre contribuables
\nmunicipaux en réduisant la dépendance à la taxe foncière.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.827
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.015
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.227 · 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 designNot applicable
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
Published2019
Admission routes2
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