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Record W6992640029

Mégaprojet industriel et développement régional viable : capacité de rétention des retombées économiques et d'apprentissage des entreprises régionales, le cas de la construction de l'aluminerie d'Alcan à Alma

2002· other· fr· W6992640029 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2002
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Sugar industryRail transportation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans une région périphérique comme le SLSJ, les investissements industriels liés à l'exploitation des ressources naturelles ont un impact majeur sur l'économie locale. Mais, l'histoire montre que ces impacts économiques arrivent rarement à résoudre de façon durable les problèmes économiques qui caractérisent ces régions. Ce mémoire étudie le potentiel du mégaprojet industriel d'Alcan à Aima sur le développement viable du SLSJ et propose un regard alternatif à la simple mesure des retombées économiques locales. Le potentiel de développement viable est abordé sous l'angle de la capacité de rétention des entreprises régionales et de la réalisation d'apprentissages à partir de leur participation au chantier. La démarche de recherche est donc centrée sur les entreprises régionales comme acteur central, sur la rétention régionale des retombées économiques comme source de changement et sur l'apprentissage comme processus porteur. Le cadre théorique et le cadre d'analyse choisis font donc référence à l'évaluation d'impact, le développement viable, le développement économique local et l'apprentissage organisationnel. \n \nL'étude de la capacité de rétention et d'apprentissage est réalisée en trois grandes étapes. Premièrement, nous effectuons une revue de la documentation du mégaprojet afin de le mettre en contexte et d'identifier les principaux enjeux liés aux retombées économiques. Deuxièmement, nous analysons les résultats obtenus par les entreprises régionales à l'intérieur du processus d'attribution des lots pour la construction de l'aluminerie. Cette étape permet de caractériser la capacité de rétention des entreprises régionales. Enfin, nous étudions les résultats d'une enquête exploratoire auprès des entreprises régionales ayant obtenu des lots sur le chantier Alma. L'enquête sur les perceptions et les comportements des entreprises en lien avec le développement régional, le savoir-faire acquis sur le chantier et les relations avec les acteurs concernés permet d'observer les impacts du chantier en termes d'apprentissage. \n \nL'analyse du potentiel du mégaprojet pour un développement régional viable, basée sur les résultats de ces trois principales étapes de collecte de données, est réalisée sous quatre angles différents. Premièrement, nous identifions les leviers et les blocages reliés à la rétention et à l'apprentissage. Deuxièmement, nous évaluons l'efficacité des mesures mises en place par le promoteur et les institutions afin de maximiser les retombées économiques régionales. Troisièmement, nous analysons la nature et l'intensité des apprentissages réalisés par les entreprises régionales. Quatrièmement, nous identifions les éléments retenus pour contribuer à la modélisation du suivi des impacts sociaux. Enfin, nous effectuons des recommandations concernant des mesures de maximisation pour la rétention des retombées et la réalisation d'apprentissage, le comité de suivi et le partenariat avec les entreprises. Ces dernières visent à maximiser le potentiel du mégaprojet pour le développement viable du SLSJ. \n

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.990
Threshold uncertainty score0.121

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.007

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.172 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2002
Admission routes1
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