L'économie sociale au service du développement durable urbain : étude sur l'organisation des entreprises de recyclage dans la région de Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire analyse les pratiques de développement durable dans les entreprises d'économie sociale en gestion de matière résiduelle. L'objectif de l'étude est de comprendre l'intégration du développement durable dans les pratiques des entreprises d'économie sociale en gestion de matières résiduelles et plus précisément appréhender la vision des responsables sur l'équité sociale et l'efficacité économique quant à la valorisation des matières résiduelles et à son recyclage dans la région de Québec. L'analyse des résultats a permis de constater l'intégration des trois pôles de développement durable et de repérer les pratiques d'intégrité écologique, d'équité sociale et d'efficacité économique. À la lumière des résultats, cette étude a permis de mieux comprendre les pratiques de développement durable dans les entreprises d'économie sociale. Les résultats révèlent qu'à travers les trois principes du développement durable, ces entreprises intègrent dans leurs activités écologie, économie et société. Us renseignent aussi que, malgré les contraintes réglementaires et structurelles de l'économie sociale, les pratiques de développement durable sont facilement repérables dans leur fonctionnement.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 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".