L'initiative locale comme moteur de la transition socioécologique : le cas de trois communautés rurales
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, plusieurs milieux ruraux parviennent à affronter la dévitalisation grâce à des initiatives locales innovantes. Étant donné la littérature abondante sur l’importance de l’initiative locale pour mener à bien une transition socioécologique, cette recherche explore le lien entre ce type d’initiative comme réponse à la dévitalisation et la transition socioécologique. Pour ce faire, nous avons mené quinze entretiens semi-dirigés afin d’étudier trois initiatives visant à contrer la dévitalisation, à travers le prisme de la transition socioécologique. Les territoires étudiés participent aux Ateliers des savoirs partagés 2.0, une démarche visant à partager les connaissances entre acteurs terrain et chercheurs, ainsi qu’entre les territoires. La question principale de cette recherche est la suivante : Comment l’initiative locale mise en place dans un processus de développement territorial en milieu rural peut-elle permettre d’initier ou de soutenir la transition socioécologique ? Afin d’identifier les bénéfices écologiques des initiatives, nous avons utilisé des thématiques d’analyse distinctes pour chacune d’elles. Ainsi, nous avons étudié l’agroécologie pour le Plan de développement d’une communauté nourricière de Saint-Camille, le tourisme durable/régénératif pour l’initiative de reconversion de la congrégation religieuse dans la municipalité régionale de comté de Bellechasse et les écoquartiers pour l’écoquartier de Petit-Saguenay. La recherche montre que les initiatives locales visant la revitalisation des territoires constituent un terreau fertile pour initier ou soutenir la transition socioécologique en proposant des solutions novatrices aux problèmes écologiques. Elles favorisent également une large participation à la gouvernance, ce qui facilite la recherche de compromis et l’acquisition de connaissances. Toutefois, des limites subsistent, notamment en ce qui concerne le potentiel de transformation sociale, qui pourrait être accru par un renforcement du processus réflexif des acteurs. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : initiatives locales, dévitalisation, transition socioécologique, transformation sociale
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".