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Record W7000142708

Enjeux et défis de la valorisation de la matière organique au Saguenay : perspective axée sur le citoyen

2022· other· fr· W7000142708 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBuilding industryMedium termLocal Development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien qu’il existe un cadre stratégique et réglementaire au Québec pour gérer les déchets, la gestion des matières résiduelles (GMR) et principalement celle des matières organiques (MO) pose problème. Nous postulons dès lors qu’il importe d’étudier, non plus seulement le système et ses instruments de régulation, mais aussi et surtout la position du citoyen dans ce processus. L’objectif principal de cette étude est de comprendre les défis que rencontrent les citoyens dans l’adoption des comportements pro-environnementaux, notamment dans la gestion des matières organiques (GMO) au Saguenay. Il se décline en quatre objectifs spécifiques, soit: 1) présenter les connaissances des citoyens sur la valorisation des matières organiques (VMO) ; 2) décrire le mode actuel de VMO adopté par ces citoyens ; 3) rendre compte du niveau d’implication des citoyens dans le processus de VMO ; et 4) identifier les défis que rencontrent les citoyens pour valoriser les MO. Pour ce faire, une méthodologie qualitative de type exploratoire a été utilisée, tout en exploitant la théorie du comportement planifié (TCP) proposée par Ajzen (1991). Au moyen d’entrevues individuelles semi-dirigées, les données ont été recueillies, en utilisant l’échantillonnage en boule de neige, auprès de neuf participants provenant des trois arrondissements de Saguenay : Chicoutimi, Jonquière et la Baie. Les résultats de notre étude indiquent que la plupart des citoyens possèdent une connaissance insuffisante de la VMO, en nous basant sur les données recueillies. Cela concerne aussi bien les citoyens valorisant les MO que ceux qui ne le font pas. Ensuite, le compostage domestique et le feuillicyclage sont apparus comme les techniques de VMO privilégiées par les participants valorisant leurs MO, tandis que les autres préfèrent envoyer leurs MO dans les sites d’enfouissement. Nous avons également observé que l’implication des participants dans la VMO est partielle. Enfin, plusieurs obstacles freinent l’adoption des comportements éco-responsables chez les participants comme le manque d’informations, le manque d’espace dans les logements, les mauvaises odeurs et la présence des mouches, l’absence de bac brun dans la municipalité, la saison hivernale ainsi que les restrictions sur les types de MO compostables à domicile et parfois même le manque de temps. En conclusion, il est important de retenir que les comportements des citoyens dans la GMR sont très influencés par leurs connaissances des problématiques environnementales ainsi que par leur environnement extérieur. La contribution pratique de cette étude au domaine du développement régional est qu’elle prouve l’importance de la collaboration entre les différents acteurs territoriaux dans le but d’améliorer la qualité de vie des citoyens. Sur le plan théorique, la contribution scientifique de cette étude se situe au niveau de l’utilisation de la TCP dans une approche exploratoire, cette théorie étant le plus souvent utilisée dans des approches quantitatives et mixtes. Également, l’étude a utilisé une approche individualiste méthodologique pour traiter une question de gouvernance locale habituellement approchée dans une logique holistique.

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)0.003
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: Empirical
Teacher disagreement score0.172
Threshold uncertainty score0.369

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.009
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.009
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.202 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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