Évaluation des quartiers durables : un référentiel pour les municipalités québécoises
Bibliographic record
Abstract
Le phénomène de l'urbanisation tel qu'on le connait aujourd'hui rend nécessaire une remise en question du mode de développement et d'aménagement de nos territoires si précieux. Depuis les années 1990, les projets phares de quartiers alternatifs se sont multipliés et ont mené à créer des modèles de durabilité inclusifs où les sphères sociale, économique et environnementale sont intégrées à parts égales. On les nomme quartiers durables, ou écoquartiers en Europe. Au Québec, les nombreux pouvoirs délégués aux municipalités rendent ces dernières garantes de leur développement. Face aux problèmes liés à l'étalement urbain, les quartiers durables s'inscrivent dans une mouvance qui permet de diminuer le poids des activités urbaines. De tels aménagements contrent les différentes pollutions urbaines et offrent un mieux-être urbain, par leurs espaces verts de qualité et leur résilience aux changements climatiques. Ils permettent aussi de défier certains coûts masqués de l'étalement urbain et, à long terme, réussissent à récupérer les surcoûts initialement encourus. Certes, l'étiquette de quartier durable est bien souvent attribuée par erreur à certains développements urbains. Afin d'éviter ce genre d'escobarderie, l'objectif de cet essai est de développer un outil adapté à la réalité québécoise qui pourra être utilisé par les municipalités à des fins d'évaluation de projets de quartiers durables. Dans une optique de développement durable, le référentiel d'évaluation élaboré rassemble près de 150 critères relatifs à l'environnement, à l'économie, à la société et à la gouvernance. L'outil a été mis à l'essai avec un quartier de Gatineau, l'écoquartier Connaught. Les résultats ont démontré que ce projet particulier contribue de façon limitée au développement durable. Malgré les limites inhérentes des quartiers durables, les municipalités ont tout avantage à devancer la législation et à adopter les principes de développement durable dans leurs décisions relatives à l'aménagement du territoire. En effet, l'imminence de futurs changements législatifs est une raison de plus pour les municipalités de prendre en main leur aménagement dans un esprit de durabilité. En temps et lieu, le référentiel d'évaluation pourra faire l'objet d'une révision afin de le rendre applicable à l'échelle provinciale sur la base de critères et d'indicateurs uniformisés.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".