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Record W7033129111

Projets d'infrastructure portuaire et communautés locales : regard sur la gestion des parties prenantes dans une perspective d'acceptabilité sociale

2020· other· fr· W7033129111 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation during COVID-19 pandemic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimited resourcesCommunity participationPublic management
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le niveau d’appui des communautés locales exerce une influence croissante sur la viabilité et la légitimité des projets d’infrastructure portuaire. Cette dynamique invite à repenser les stratégies traditionnelles de gestion des parties prenantes qui tendent à exclure les intérêts locaux des réflexions entourant la conduite des grands projets. Il est suggéré que l’engagement en amont des communautés peut contribuer au développement de l’acceptabilité sociale et à la performance des projets. La façon dont ces lignes directrices sont prises en compte et traduites en pratiques de gestion à l’échelle locale demeure cependant peu étudiée dans le contexte des grands projets d’infrastructure, et en particulier en ce qui concerne les projets de développement industrialo-portuaire. Dans cette optique, la présente recherche a pour objectifs de documenter le déploiement du processus d’engagement des communautés lors des phases de conception et de planification d’un projet d’infrastructure portuaire et d’explorer ses liens avec la formation de l’acceptabilité sociale. Une étude de cas préliminaire portant sur un projet controversé de pôle logistique à Montréal est présentée dans un premier temps pour introduire l’enjeu de l’acceptabilité sociale sous l’angle de la gestion de projet. Construite à partir d’une analyse documentaire, l’étude de cas démontre les conséquences néfastes d’une démarche d’engagement inadéquate sur la réception locale du projet. L’étude de cas principale s’intéresse pour sa part à un projet de terminal portuaire à Contrecoeur. Réalisée à partir d’entrevues semi-structurées et d’une analyse documentaire, l’étude de cas met en lumière le processus de gestion des parties prenantes communautaires déployé pour soutenir l’établissement de relations positives avec le milieu et la prise en compte des intérêts locaux dans l’élaboration du projet. En mobilisant les concepts de justice procédurale et de confiance, neuf dimensions clés liées au processus d’engagement des communautés, à l’équipe de projet et au contexte de gouvernance sont également analysées pour approfondir la compréhension des effets de l’approche adoptée. Les résultats présentés contribuent à l’avancement des connaissances en matière de gestion inclusive des parties prenantes dans le cadre des projets d’infrastructure et participent au développement d’un savoir utile aux praticiens. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : acceptabilité sociale, gestion des parties prenantes, processus d’engagement des communautés, projets d’infrastructure portuaire

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.982
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.013
Scholarly communication0.0100.006
Open science0.0020.008
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.018
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.238 · 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 designQualitative
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
Published2020
Admission routes1
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