Évaluation de la prise en compte des bonnes pratiques de développement durable par les arpenteurs-géomètres au Québec
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs objectifs de développement durable établis par les Nations Unies sont liés à la terre et à la protection des ressources naturelles. Ils se rapportent au métier des arpenteurs-géomètres. Toutefois, nos recherches documentaires ne nous permettent pas d’identifier si les actes que posent les arpenteurs-géomètres dans le cadre professionnel sont en adéquation avec ces objectifs. Vu cet état de fait, nous soulevons la problématique de savoir dans quelle mesure les arpenteurs-géomètres contribuent au développement durable. Plus spécifiquement, nous souhaitons déterminer si l’arpenteur-géomètre, dans ses tâches quotidiennes, pose actuellement des gestes qui contribuent au développement durable. Nous formulons l’hypothèse que l’arpenteur-géomètre pose peu de gestes qui contribuent au développement durable, plus précisément aux enjeux environnementaux définis dans la norme BNQ 21000 et que cela serait en partie lié au fait qu’il ne connaisse pas la définition du développement durable et qu’il n’y soit pas sensible. Afin de vérifier notre hypothèse, nous avons effectué un sondage auprès des arpenteurs-géomètres de la province de Québec. Selon le rapport annuel 2016-2017 de l’OAGQ, on dénombre 1059 arpenteurs-géomètres au 31 Mars 2017. Les résultats montrent que sur les 212 arpenteurs-géomètres qui ont répondu au sondage, la majorité semble très sensible au développement durable. Par ailleurs, leur connaissance du développement durable est moyenne mais les actions environnementales posées sont faibles. La sensibilité et la connaissance ne sont donc pas les facteurs qui justifient que les actions environnementales posées sont faibles.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".