Analyse et bonification de la norme québécoise en gestion responsable d’évènement
Bibliographic record
Abstract
Le développement durable et l’écoresponsabilité sont devenus des concepts à la mode en l’an 2000 où il est possible de voir ou d’entendre ces mots partout où nous allons. La montée en popularité du marketing vert, notamment dans l’organisation d’évènements écoresponsables, tend la perche à certaines organisations qui tentent de tirer profit de ce terme uniquement à des fins d’écoblanchiment. Malheureusement, l’utilisation de l’écoresponsabilité de manière abusive vient décourager plusieurs citoyens. Dans le but de contrer cette montée de l’écoblanchiment, d’informer convenablement les citoyens, de donner un cadre de référence aux organisateurs d’évènements et d’encourager les organisations qui entreprennent de réels efforts environnementaux et socio- économiques, plusieurs acteurs de la société entament l’élaboration de normes en gestion responsable d’évènements. C’est le cas notamment du Bureau de normalisation du Québec (BNQ) qui publie en mai 2010 une première norme en gestion responsable d’évènement, la BNQ 9700-253/2010. Toutefois, puisque les organisateurs d’évènements certifiés ont au moins un an d’expérience avec l’application de la norme et que plusieurs exigences de cette dernière sont critiquées par nombre d’organisateurs certifiés, la norme doit être révisée dès maintenant afin de formuler au BNQ des bonifications qui pourraient être intégrées dans la deuxième version de la norme prévue pour 2015. Pour ce faire, le contenu de la norme BNQ 9700-253/2010 et de son protocole 9700-953 ont été analysés sur la base de la comparaison avec la norme de la British Standards Institution (BSI), la norme de l’International Organization for Standardization (ISO) et la norme de la Canadian Standards Association (CSA). Également, la norme et son protocole ont été analysés sur la base de l’expérience des organisateurs certifiés par le BNQ mesurée par des entrevues réalisées avec six (6) des dix (10) organisateurs certifiés et une cliente majeure d’un des 11 organisateurs certifiés. L’analyse des résultats au chapitre 6 a permis de faire ressortir deux (2) exigences de la norme du BNQ à modifier, cinq (5) exigences à améliorer et quatre (4) exigences à intégrer à la norme québécoise. Les deux exigences particulières de la norme à modifier sont l’ensemble du volet de l’alimentation et les sources d’énergie utilisées sur le lieu de l’évènement. Les cinq exigences de la norme à améliorer sont le profil de l’évènement, la satisfaction des parties prenantes (client, participants et utilisateurs), l’envergure de l’évènement, le matériel et la reconnaissance des efforts réalisés au niveau du matériel par l’organisateur pour réduire les impacts environnementaux et favoriser les retombées socio-économiques. Puis, les quatre (4) exigences particulières qu’il serait intéressant d’intégrer à la norme québécoise sont la sélection du site de l’évènement, l’hébergement, le volet éducatif et un outil développé par l’organisateur certifié permettant de déterminer, selon les évènements organisés, les éléments qui doivent être mesurés et surveillés pendant l’évènement. À la lumière de cette analyse, 16 recommandations ont pu être formulées au BNQ à des fins de bonification de la norme québécoise. Plusieurs recommandations proviennent des résultats obtenus à l’évaluation finale (tableau 6.1) et d’autres proviennent des entrevues réalisées avec six (6) organisateurs certifiés et une cliente d’un des onze organisateurs certifiés (tableau 5.2). Les recommandations couvrent des exigences générales et particulières à modifier, à améliorer et à intégrer à la norme québécoise. Notamment, le profil de l’évènement est une exigence générale qui doit être améliorée. Il est recommandé d’y supprimer la liste des exigences particulières sélectionnées et le niveau de classification visé. Le volet de l’alimentation est une exigence particulière qui doit être modifiée. Il est recommandé de substituer le pourcentage du coût des ingrédients principaux et secondaires de la nourriture et des boissons par la quantité des ingrédients principaux de la nourriture et la quantité des boissons provenant de producteurs locaux, d’artisans boulangers, de micro-brasseries et/ou de vignobles situés à moins de 100 km, entre 101 et 300 km et entre 301 et 500 km du lieu de l’évènement.
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 | 0.009 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".