Analyse des pratiques de développement durable dans huit villes québécoises et françaises
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet essai est d’analyser les pratiques de développement durable de huit villes françaises et québécoises. Depuis plusieurs années, la France et le Québec se sont fixé des objectifs en matière de développement durable. Conséquemment, les villes se voient encouragées à élaborer des plans d’action pour soutenir les stratégies nationales de développement durable tout en continuant de répondre aux besoins de leurs citoyens. \n \nL’analyse des différentes pratiques de développement durable des huit villes étudiées selon un référentiel reconnu qui évalue les cinq finalités d’un programme territorial de développement durable révèle que de nombreux efforts ont été faits à l’échelle municipale et que certaines actions sont courantes depuis plusieurs années. Parmi celles-ci figurent la lutte contre les changements climatiques et la préservation de la biodiversité. Néanmoins, certaines actions sont peu répandues, notamment la dynamique de développement de modes de production et de consommation responsable. \n \nLes conclusions de l’enquête démontrent que les villes françaises étudiées ont toutes entamé une démarche de développement durable plus ou moins ambitieuse. Par exemple, Nantes se démarque pour son exemplarité dans les différents domaines du développement durable alors que Nancy a encore de nombreux efforts à faire, surtout en matière de développement de modes de production et consommation responsable. De plus, l’évaluation permet de constater que les villes québécoises sélectionnées ont élaboré des plans d’action de développement durable sans obligation légale. Finalement, les résultats de l’analyse permettent de constater que les municipalités étudiées présentent en général de bons résultats, bien que les villes de Nantes, Bordeaux et Montréal se démarquent à travers leurs actions. \n \nParmi les principales recommandations présentées, notons le besoin de la part des municipalités de collaborer entre elles et d’améliorer leurs pratiques internes à l’égard des enjeux du développement durable, notamment en matière de cohésion sociale. De plus, un effort doit être réalisé afin de développer des modes de production et de consommation responsables. Ainsi, les différentes proposées permettront aux villes de se démarquer dans leur lutte pour un avenir durable.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".