Le développement durable dans la gouvernance de projets fédéraux au Canada: application à un projet de véhicule lunaire électrique
Bibliographic record
Abstract
La contribution importante des humains au dérèglement du climat mondial est reconnue.Le développement durable est alors devenu un impératif pour bon nombre de gouvernements. Au Canada, le gouvernement fédéral a mis en œuvre une approche coordonnée de développement durable. Un projet potentiel émanant de l’Agence spatiale canadienne envisage la construction d’un véhicule lunaire électrique avec des retombées pour l’accélération de l’innovation vers le transport électrique terrestre. L’Agence spatiale a participé à un processus de feuille de route technologique sur les véhicules électriques, a financé l’élaboration d’un répertoire de ressources en mobilité électrique et elle continue de jouer un rôle important dans un groupe interministériel informel qui étudie les collaborations possibles pour mener à bien le projet en question. Ce nouveau mode de gestion de projets est accompagné par la nécessité de s’ouvrir à des formules novatrices de gouvernance. L’analyse des partenariats actuels et potentiels en vue du projet de véhicule lunaire, ainsi que du contexte fédéral de développement durable, surtout en ce qui a trait aux sciences et à la technologie, révèle que le projet est bien placé pour contribuer au cheminement vers cette nouvelle gouvernance.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".