MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7029082872

Intégration des milieux naturels dans le développement urbain : analyse des outils de planification du territoire

2023· other· fr· W7029082872 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUrban environmentWestern europeRail transportation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La protection des milieux naturels en milieu urbain est essentielle face à l’accélération des changements climatiques. Ces milieux, en plus de maintenir la biodiversité, rendent des services écosystémiques à notre société. Toutefois, au Québec, ils sont menacés par l’urbanisation. Les urbanistes ont pour mission d’encadrer le développement urbain à l’aide d’outils de planification. Cet essai vise à évaluer si les outils de planification dont disposent les urbanistes sont adéquats pour intégrer les milieux naturels au développement urbain. Pour atteindre cet objectif, l’essai commence par définir certains concepts clés nécessaires à la compréhension du sujet, puis expose la problématique de l’étalement urbain responsable de la disparition des milieux naturels. Ensuite, il présente les parties prenantes de l’aménagement du territoire et décrit les bénéfices de la conservation des espaces naturels. Par la suite, il effectue une revue de littérature des outils de planification, suivie d’un même exercice pour des objectifs de protection de l’environnement. À partir des outils de planification et des objectifs environnementaux identifiés, il réalise une analyse qui met en évidence les enjeux liés à leur portée et à leur utilisation. L’analyse sépare les outils de planification en deux catégories, les « prépondérants » et les « discrétionnaires », puis les objectifs environnementaux en quatre catégories : superficie, connectivité, répartition et biodiversité. Cette analyse permet d’arriver au constat que les outils prépondérants n’assurent pas suffisamment l’intégration des milieux naturels dans le développement urbain, contrairement aux outils discrétionnaires, plus adéquats. Cependant, dans les deux cas, de nombreux enjeux liés à leur utilisation viennent freiner leur capacité à protéger efficacement les milieux naturels : risques de litiges, coopération difficile entre les différents acteurs de l’aménagement du territoire ou encore rigueur de l’application du règlement. Des enjeux économiques sont aussi identifiés dans l’utilisation de la plupart des outils discrétionnaires. Pour remédier à cette situation, des recommandations ont été formulées à l’intention des parties prenantes afin de favoriser l’intégration des milieux naturels. Il est recommandé aux instances gouvernementales de clarifier la règlementation et de revoir sa portée. Les autorités régionales et locales devront prioriser les outils discrétionnaires, comme les plans d’aménagement d’ensemble, pour orienter le développement urbain en s’appuyant sur les outils prépondérants.

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)0.002
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 score0.182
Threshold uncertainty score0.361

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.017
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.200 · 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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)→French-language works237,207→