Les routes touristiques au Québec : de la conception à la signalisation
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, une nouvelle catégorie de panneaux bleus fait graduellement son apparition sur le réseau routier. Vous les avez peut-être remarqués, ils indiquent une route touristique. Qu’en est-il de ces itinéraires? Qu’est-ce que la route touristique doit offrir pour bénéficier d’une signalisation ? Quelles sont les étapes préalables à la signalisation? Quelles sont les exigences et les démarches pour obtenir une signalisation ? Voilà quelques questions auxquelles nous tenterons de répondre dans les pages suivantes. Nous présenterons également un portrait des six routes touristiques signalisées au Québec. Lors de l’élaboration du programme de signalisation, Tourisme Québec et le ministère des Transports ont prévu qu’une évaluation des routes signalisées serait réalisée trois ans après leur implantation. Au cours des deux prochaines années, des visites des itinéraires seront planifiées pour s’assurer que les routes respectent toujours les objectifs et les critères d’admissibilité.Les visites sur le terrain permettront d’alimenter la réflexion et de bonifier le programme, ainsi que le processus d’évaluation des dossiers, afin de préserver la qualité des routes touristiques signalisées et d’assurer leur pérennité.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".