La démocratie municipale : pilier de la transition écologique en milieu rural
Bibliographic record
Abstract
"La transition écologique occupe une place grandissante dans le discours public. Si des États, comme la France, possèdent un ministère de la Transition écologique, c’est surtout au sein des localités que l’idée connaît une popularité croissante. En témoigne notamment le mouvement Villes en transition1. En raison de leur taille et de leur importante consommation, les centres urbains retiennent immanquablement l’attention en matière de transition écologique. L’importance démographique, le poids politique et le rôle économique des villes, entre autres, en font des endroits privilégiés pour développer une société à la fois écologique et résiliente face aux aléas des changements climatiques (Bilodeau, 2019). Bien que nécessaire, l’importance octroyée à l’espace urbain occulte une autre réalité, soit celle des communautés rurales. Peu d’études s’intéressent aux caractéristiques de la transition écologique en dehors des grandes agglomérations. C’est pourquoi cette recherche se penche sur la manière dont les municipalités du monde rural québécois réalisent une transition écologique sur leur territoire. On constate que les transitions écologiques pilotées par ces municipalités reposent sur des instruments de démocratie participative. [...]"
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".