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Record W7009703814

Essais sur l’économie comportementale et l’évaluation de biens environnementaux

2021· dissertation· fr· W7009703814 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicColeoptera Taxonomy and Distribution
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimitingContext (archaeology)NucleofectionFilter (signal processing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cette thèse est d’évaluer le lien entre le comportement et le bien-être de l’individu et les politiques environnementales. La bonne connaissance des processus de décision de l’individu permet de développer des modèles d’évaluation dont la prédictibilité est plus proche de la réalité. Ma thèse est divisée en deux grandes parties. La première partie consiste d’une part à évaluer et cartographier la valeur l’esthétique de paysage et d’autre part à analyser l’impact de l’incertitude du répondant sur sa prise de décision. Plus particulièrement, du chapitre 1 au chapitre 4, nous visons, dans le cadre de l’analyse de la valeur de l’esthétique du paysage de la région de Charlevoix, à chercher les facteurs influençant la décision de l’individu en utilisant une enquête de choix expérimentaux sur 998 individus de la province du Québec. Le chapitre 1 cherche à évaluer les effets des photos illustrant les variations de niveaux des attributs dans les ensembles de choix sur la préférence de l’individu pour l’esthétique du paysage. Nous avons aussi testé l’impact des saisons sur les préférences et sur la volonté à payer pour améliorer l’esthétique du paysage. Le chapitre 2 vise à intégrer les valeurs de l’esthétique du paysage dans les politiques de planification forestière. En d’autres termes, nous avons cherché à déterminer les conséquences de l’interaction de l’esthétique du paysage avec les politiques sylvicoles (notamment les coupes forestières) et les zones touristiques. De ce fait, en nous appuyant sur la méthodologie de van Zanten et al. (2016), nous avons combiné les données SIG et les données de choix expérimentaux pour identifier les zones de paysages préférées par les répondants dans la région de Charlevoix, puis nous avons évalué les effets des coupes forestières et la présence des zones touristiques sur les zones de paysage à qualité visuelle élevée. Dans le chapitre 3, nous traitons de la question de l’incertitude dans les modèles de choix expérimentaux. En effet, durant l’évaluation du paysage, l’individu pourrait être incertain à cause du manque de connaissance ou de la non-familiarité du bien. Les littératures psychologiques et du jugement (Simon, 1955 ; Mousavi et Gigerenzer, 2017) montrent que l’individu serait contraint d’ignorer une partie de l’information pour faire un choix Par conséquent, dans la méthode des choix expérimentaux (Dekker et al., 2016 ; Mattmann et al., 2018), l’incertitude a pour conséquence l’imprécision des choix des répondants et de la VAP. Nous avons donc exploré le rôle de la non-considération des attributs (choix consistant à ignorer une partie des attributs) dans le lien entre l’incertitude et la décision. Le chapitre 4 est consacré aux conséquences de la complexité des ensembles de choix sur la précision des choix des individus (DeShazo et Fermo, 2004) dans l’évaluation de l’esthétique du paysage. Nous avons dans un premier temps identifié la complexité des ensembles de choix perçue par le répondant en lui proposant des questions de suivi à la fin des ensembles de choix, puis nous avons déterminé les facteurs affectant la complexité en se focalisant sur le rôle des images pour illustrer les ensembles de choix. Le chapitre 5 sera consacré à la deuxième partie de ma thèse visant à évaluer l’impact du prix du carbone sur le bien-être. Effectivement, la mise en place de politiques de changement climatique pourrait affecter le bien-être des populations surtout les plus vulnérables par la hausse des prix de l’électricité et l’augmentation du taux de chômage. Nous visons à connaitre d’une part, les effets du prix du carbone sur le bien-être subjectif de la population européenne et d’autre part les politiques d’accompagnement visant à réduire l’impact négatif de ces politiques pour éviter des conflits sociaux.

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)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.355
Threshold uncertainty score0.706

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.042
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.006
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0120.006
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.022
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.189 · 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 designTheoretical or conceptual
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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Published2021
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