La décroissance est-elle possible pour une entreprise québécoise ?
Bibliographic record
Abstract
À la suite d’un constat d’échec face aux objectifs environnementaux à atteindre établis par la communauté internationale, l’espoir que l’on a mis dans le développement durable n’a pas duré. D’ailleurs, le mouvement de la décroissance remet en question la place de la croissance dans notre système actuel. Ce concept encore jeune reste peu pratiqué. En revanche, de plus en plus d’auteurs s’intéressent au sujet et choisissent de l’étudier. Cela dit, les nouvelles idées derrière la décroissance peuvent-elles être appliquées à une entreprise ? L’objectif de cet essai est de déterminer l’efficacité du concept de la décroissance pour diminuer l’empreinte écologique, améliorer la responsabilité sociale, et ce, en assurant la viabilité économique d’une entreprise au Québec. Comme la critique est dirigée envers le système capitaliste et que les entreprises en font majoritairement partie, l’analyse tente d’explorer, par l’intermédiaire des principes de décroissance, si certaines pratiques peuvent être appliquées à d’autres entreprises qui veulent développer une démarche décroissante. C’est à l’aide d’entrevues que neuf entreprises québécoises font part de leurs expériences et leurs pratiques. Dans le cadre de cette analyse multicritère, des notes sont allouées à chaque entreprise selon leurs pratiques par rapport à des principes précis de décroissance. Les résultats permettent d’identifier, grâce au score obtenu, quelles pratiques répondent le mieux aux principes de décroissance. Plusieurs pratiques sont ressorties comme indicateurs favorables à une décroissance. Dans les recommandations, la planification d’une décroissance ressort comme un point majeur de la recherche afin que l’entreprise prévoie au lieu de subir. Les conclusions de l’analyse indiquent qu’il est possible pour une entreprise d’entreprendre une démarche décroissante si cette dernière met en place une stratégie qui suit certains principes clés. Cela ne veut pas dire qu’une entreprise doit complètement renoncer au développement durable. Elle peut tout simplement ajouter certaines pratiques pour approfondir sa démarche en considérant la décroissance comme objectif. C’est donc pourquoi les recommandations formulées prennent en compte que l’entreprise a déjà entamé une réflexion avant de se lancer dans la décroissance.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".