Quelles conditions d'influence gagnantes pour la mise en place d'une politique publique restrictive des pesticides à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Les pesticides sont présentés comme un sujet clivant, qui suscite des débats au sein de la société, un sujet au coeur de controverses sociotechniques, mobilisant des acteurs scientifiques, mais aussi les citoyens avec leurs savoirs situés (Callon et al., 2001). Notre thèse, ancrée dans la théorie des groupes d’intérêt, vise à analyser le rapport de forces entre les acteurs associés au dossier des pesticides à Montréal, dans le cadre du processus ayant mené au resserrement de la réglementation adoptée par la Ville en 2021. Nous aimerions savoir pourquoi dans ce processus, ce rapport de forces généralement favorable à l’industrie agrochimique a-t-il été avantageux aux écologistes. Dans la littérature, ce rapport de forces peut être analysé par l’entremise des stratégies d’influence des groupes d’intérêt et leurs effets sur le processus décisionnel (Defacqz, 2021). Pour analyser notre cas, nous avons identifié les acteurs associés à ce dossier et leurs positions, repéré les principales thématiques portées par ces derniers et analysé leurs stratégies d'influence. Nous avons aussi analysé comment ces influences ont été prises en compte par les décideurs. Pour ce faire, nous avons mobilisé quatre sources de données aux fins de notre analyse: les mémoires déposés dans le cadre du mandat d’initiative de la Commission sur l’agriculture, l’environnement et les ressources naturelles du Québec (CAPERN), le registre des lobbyistes du Québec, la revue de presse et des entretiens semi-directifs avec des acteurs clés. Nos résultats montrent que tous les acteurs (industrie agrochimique et société civile) ont eu recours au lobbyisme direct et indirect pour tenter d'influencer les décideurs. En revanche, les influences de la société civile semblent avoir été les plus efficaces. Le tout nous permet notamment de réfléchir aux effets de la proximité entre des groupes de la société civile et certains titulaires de charges publiques, au rôle des citoyens porteurs de savoirs situés lors de controverses de nature sociotechniques, et à la participation publique dans de tels contextes. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Controverse, influence, groupes d’intérêt, pesticides, participation publique, prise de décision
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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 | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".