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Record W7029689953

L'adaptation aux changements climatiques et l'aménagement durable du territoire : le cas des municipalités et des MRC québécoises

2018· other· fr· W7029689953 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCommunism, Protests, Social Movements
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationClimate change adaptationClimate change
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En raison des changements climatiques, le territoire québécois se retrouve de plus en plus exposé à des événements climatiques extrêmes imprévisibles, dont les conséquences peuvent être dommageables pour la population et les infrastructures. Dans ce contexte, et afin de réduire les vulnérabilités sur leur territoire, certaines villes québécoises (Montréal, Trois-Rivières, Sherbrooke et Laval) ont adopté des plans d'adaptation aux changements climatiques. Mais qu'en est-il des autres municipalités et des municipalités régionales de comté (MRC)? À partir des résultats de l'analyse du Plan d'action 2006-2012 sur les changements climatiques (PACC 2006-2012), du Plan d'action 2013-2020 sur les changements climatiques (PACC 2013-2020) et de la Stratégie d'adaptation aux changements climatiques 2013-2020 du gouvernement du Québec, ainsi que d'entrevues effectuées auprès de gestionnaires municipaux de 31 municipalités et MRC, il est démontré que, malgré les incitations étatiques, peu d'entre elles ont les outils, les connaissances, les moyens financiers ou la volonté politique pour faire face aux aléas climatiques présents et futurs, ce qui, dans leur cas, ralentit passablement la transition urbanistique qu'exigent les circonstances climatiques actuelles. Conscients de ces freins, nous proposons des pistes de solution en vue d'encourager la prise en compte de l'adaptation aux changements climatiques dans les documents de planification et dans la réglementation québécoise en urbanisme dans le contexte d'une éventuelle révision de la Loi sur l'aménagement et l'urbanisme. Mots-clés : adaptation aux changements climatiques, organisations municipales, urbanisme résilient.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.793
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.234 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2018
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