Approche participative explorant la gestion intégrée de l’eau dans le bassin versant du lac et de la rivière Saint-Charles
Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1990, la gestion intégrée de l’eau par bassin versant est considérée comme la meilleure approche pour orienter les décisions autour des ressources en eau. Au Québec, le gouvernement provincial s’y est engagé à l’automne 2002, dans sa Politique nationale de l’eau. Vingt ans plus tard, l’expérience de la gestion intégrée de l’eau par bassin versant appelle une nouvelle réflexion sur la gouvernance de l’eau. Nous explorons cette question avec le cas du bassin versant du lac et de la rivière Saint-Charles, situé dans la Communauté métropolitaine de Québec. Une démarche participative ayant mobilisé 30 acteurs de l’eau mène au constat suivant : la gestion de l’eau par bassin versant n’a pu être réalisée pleinement en raison de structures de gouvernance inadéquates pour la soutenir. Nous décrivons les principaux obstacles à sa mise en oeuvre et terminons notre article en proposant des pistes de solution issues de la démarche participative.
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 | 0.012 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".