Natacha Beauchesne, commissaire au développement économique de la Ville de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Commissaire au développement économique de la Ville de Montréal Natacha Beauchesne est commissaire au développement économique -économie circulaire à la Direction de la mise en valeur des pôles économiques à la Ville de Montréal depuis plus de quatre ans.Elle a œuvré en développement des affaires et, pendant près de 15 ans, en développement durable.Elle a notamment joué un rôle central dans l'élaboration, le lancement et la mise en œuvre des plans de développement durable de la Ville de Montréal.Convaincue que la transition écologique passe par un nouveau modèle économique et social, elle a présentement pour principal mandat le déploiement et la mise en œuvre d'une stratégie en économie circulaire pour le territoire de l'agglomération de Montréal 1 .Bonjour, Madame Beauchesne.Merci d'avoir accepté de faire cet entretien pour la revue Organisations & Territoires.Pour commencer, pouvez-vous nous expliquer pourquoi la Ville de Montréal a besoin d'une feuille de route en économie circulaire?Natacha Beauchesne.Je vous remercie de cette invitation.Il est important de mentionner à vos lecteurs que la Ville de Montréal, à l'instar des grandes métropoles, s'est fixé des objectifs ambitieux de transition écologique, comme celui d'être une ville carbone neutre d'ici 2050 et zéro déchet d'ici 2030.Pour y parvenir, nous devons remettre en question le modèle économique linéaire actuel, qui consiste à extraire, à fabriquer, à consommer et à jeter.L'économie circulaire s'impose donc comme une partie de la solution puisque ce modèle permet de réduire l'empreinte environnementale de nos activités, tout
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 | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 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".