Le développement durable : enjeux de définition et de mesurabilité
Bibliographic record
Abstract
Le développement durable est un concept de plus en plus répandu, mais les enjeux entourant sa définition et sa mesurabilité suscitent encore beaucoup de discussions. La définition la plus fréquemment utilisée du développement durable reste celle du Rapport Brundtland, publié en 1987. Il n'existe toutefois pas encore de consensus sur les moyens d'atteindre le développement durable et sur les indicateurs pouvant l'évaluer. En effet, l'internationalisation du concept de développement durable a encouragé la création d'un ensemble de nouveaux indicateurs pour mesurer le niveau de progrès atteint par un État. Or, la grande divergence qui existe entre les résultats des différents indicateurs peut parfois laisser les chercheurs perplexes quant à l'utilité même du concept de développement durable. Nous soutenons que le concept de durabilité et ses interprétations sont en mesure de permettre une évaluation des indicateurs de développement durable et qu'il existe une corrélation entre le degré de durabilité d'un indicateur et les résultats qu'il produit. Afin de tester cette hypothèse, nous présentons une grille d'analyse pour évaluer, selon la durabilité, quatre des principaux indicateurs de développement durable, soit l'empreinte écologique, l'indice de la planète heureuse (IPH), l'indice de bien-être (IB) et l'index de performance environnementale (IPE). Ce test qualitatif nous permet de différencier de manière systématique les quatre indicateurs, selon leur durabilité. Finalement, une étude comparative des résultats des quatre indicateurs pour le Canada nous permet de tester cette méthode d'analyse et d'en vérifier les conclusions. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Développement durable, Brundtland, empreinte écologique, indice de planète heureuse, indice de bien-être, index de performance environnementale, indicateur environnemental.
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 | 0.010 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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; 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".