EAU QUÉBEC, QUEL AVENIR POUR L’OR BLEU ?
Bibliographic record
Abstract
Des centaines de personnes meurent tous les jours, faute d’accès à une eau potable. Or, la population québécoise, qui est choyée puisque le Québec possède 3 % des réserves mondiales d’eau douce renouvelable, commence à peine à être sensibilisée à la question de l’eau. Avant l’adoption de la Politique nationale de l’eau (PNE) en 2002, très peu d’attention était portée à la gouvernance de l’eau au Québec. Encore aujourd’hui, l’intérêt de la société civile quant à la gestion de l’eau est relativement faible. Néanmoins, l’eau douce est de plus en plus convoitée sur la planète et cette convoitise pourrait conduire à de violents conflits territoriaux. Dans cet article, nous nous intéressons à la gouvernance de l’eau au Québec, et plus particulièrement à Montréal, ainsi qu’aux enjeux liés à cette précieuse ressource.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".