Évaluation des outils d'aide à la décision accessibles aux municipalités en matière de gestion des risques
Bibliographic record
Abstract
La prise en compte des risques dans l’aménagement du territoire constitue un sujet relativement nouveau au Québec. Certains pays développés proposent différents outils ou pratiques afin d’aider les municipalités à prendre des décisions éclairées. Or, l’intégration des risques dans la prise de décision s’avère essentielle au regard des différents incidents récents survenus au Québec (Lac-Mégantic, Saint-Raymond, Saint Jude, etc.) \n \nL’essai vise à analyser les outils et modes de décision actuels des municipalités lors de l’évaluation de projets, au moyen d’entretiens téléphoniques. Il intègre aussi dans l’analyse, sept outils d’aide à la décision identifiés dans la littérature et utilisés par divers organismes publics ou privés (université, municipalités, gouvernements, etc.). Grâce aux informations recueillies, une évaluation des méthodes et des outils utilisés par les municipalités permet d’émettre des recommandations. Pour la réalisation de l’essai, l’auteure émet trois hypothèses de départ qu’il tentera de vérifier. La première hypothèse considère que les municipalités disposent d’outils pour prendre une décision. La deuxième hypothèse part du principe que les municipalités utilisent les outils à leur disposition. Enfin, la dernière hypothèse suppose que les municipalités privilégient le développement économique à la prise en compte de risques, au lieu de conjuguer les deux. Dans cette optique, l’essai vise à évaluer les outils d’aide à la décision accessibles aux municipalités québécoises afin d’élaborer une approche qui prenne globalement en considération les risques naturels et anthropiques lors de l’évaluation de projets. \n \nAinsi, l’analyse démontre que les municipalités n’utilisent pas d’outils d’aide à la prise de décision au sens propre du terme. Elles se servent d’outils, géomatiques ou cartographiques, superposant différentes informations les aidant à considérer les enjeux à dimensions spatiales sur leur territoire. Cependant, ces derniers ne permettent pas en soi d’aider à prendre une décision. De ce fait, l’essai propose plusieurs recommandations quant à la forme et au contenu que pourrait prendre un tel outil. L’auteure propose un outil rassemblant les bonnes pratiques issues de la littérature. L’outil proposé se divise en trois grilles d’analyse, représentant chacune une sphère du développement durable (environnement, économique et social). Chacune de ces grilles regroupe dix critères. Parmi eux, l’auteure intègre des critères relatifs aux risques naturels et anthropiques ainsi que les impacts d’un projet sur l’économie locale. Par la suite, l’utilisateur devra attribuer une valeur de pertinence comprise entre 0 et 5. L’auteure propose aussi un seuil de tolérance, en dessous duquel le projet se verra refuser ou nécessitera des ajustements.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | medium |
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".