L’héritage des luttes environnementales au Québec
Bibliographic record
Abstract
Pillage d’eau, fracturation du sous-sol, contamination de l’air, danger de l’industrie nucléaire, privatisation des montagnes, érosion de la biodiversité… Si le Québec a pu échapper jusqu’ici à diverses tentatives d’agressions envers son territoire, c’est grâce à des groupes mobilisés, qui demeurent en alerte. Les récits de lutte présentés dans cet ouvrage témoignent de l’engagement de citoyennes et citoyens qui se sont invités dans l’arène politique, exigeant l’exercice, sans entrave, d’une démocratie active. Le but de ces luttes : préserver la santé et l’intégrité de notre monde vivant. En quoi ces mouvements ont-ils nourri l’imaginaire symbolique et la pensée politique des groupes mobilisés ? Quels apprentissages et quelles compétences l’action collective a-t-elle permis de développer ? A-t-elle favorisé l’émergence d’une écocitoyenneté ? De telles questions traversent cet ouvrage qui se veut une contribution à la mémoire collective, à la célébration et à la diffusion de l’héritage des luttes environnementales au Québec pour tous lecteurs intéressés par le sujet. Il s’en dégage un souffle pour maintenir la vigilance et la mobilisation parce qu’au bout du compte, oui, tout cela en aura valu la peine !
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".