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Record W6998654328

Analyse des métabolismes communicationnels en écologie industrielle : recommandations pour la communauté Synergie Québec

2017· other· fr· W6998654328 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSugar industrySandbox (software development)Production system (computer science)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La production de matières résiduelles semble inévitable. Les produits consommés par les citoyens, les entreprises et les communautés peuvent néanmoins espérer une autre fin de vie que l’élimination, l’enfouissement ou l’incinération. En fait, la linéarité du modèle traditionnel de consommation entraine un gaspillage de ressources. L’écologie industrielle est une solution à la consommation linéaire puisqu’elle permet de réintroduire en début de procédé des matières résiduelles en substitution de matières premières vierges. La symbiose industrielle opérationnalise l’écologie industrielle à l’échelle d’un territoire. Une symbiose est un réseau d’entreprises et d’organisations qui s’échangent des ressources matérielles et immatérielles (résidus, eau, énergie, capacité, expertise, services, etc.). Ces échanges sont appelés des synergies. Dans la majorité des cas, la symbiose n’est toutefois pas spontanée. Les leviers d’une démarche d’écologie industrielle dépendent directement d’une bonne communication entre les nombreuses parties prenantes. Au Québec, le Centre de transfert technologique en écologie industrielle chapeaute une Communauté de pratique dédiée aux symbioses industrielles, Synergie Québec. L’objectif de l’essai est d’analyser et de bonifier les communications entre le Centre de transfert technologique en écologie industrielle et les symbioses qu’il accompagne, avec pour exemple la Symbiose industrielle de Brome-Missisquoi. L’agente de liaison, avec un poste créé expressément pour l’essai, a visité chaque organisation de façon hebdomadaire. Ce travail de terrain lui a permis d’analyser les relations entre le Centre de transfert technologique en écologie industrielle et la Symbiose de Brome-Missisquoi. Les communications entre la Symbiose de Brome-Missisquoi et les entreprises qui la composent ont aussi été observées. À la lumière de l’analyse, les recommandations formulées pour le Centre de transfert consistent à clarifier la diversité et la tarification des services offerts. Des suivis périodiques avec les animateurs et des communications plus fréquentes dans la communauté ont été identifiés comme des facteurs clés d’une communication efficace et sans quiproquo. Parallèlement, pour la Symbiose Brome-Missisquoi, les recommandations formulées consistent à élaborer un plan stratégique pour la Table des entreprises en développement durable, accompagné par le Centre local de développement, l’organisme porteur de la symbiose. Ce plan serait élaboré par les membres de la Table avec le soutien du Centre local de développement et du Centre de transfert technologique en écologie industrielle. Pour ces derniers, la rétroaction constructive permettrait de solidifier les liens et de favoriser une énergie groupale positive dans un esprit collaboratif. Finalement, le travail de l’agente de liaison sur le terrain et l’essai ont facilité la communication entre le Centre de transfert et la Symbiose industrielle de Brome-Missisquoi. Des recommandations ont été faites pour le futur plan stratégique de la Table des entreprises

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.157
Threshold uncertainty score0.315

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.220 · 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 designQualitative
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
Published2017
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