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Record W7061801852

Revue et analyse des moyens d’action municipaux favorisant l’implantation de l’économie circulaire

2021· other· fr· W7061801852 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRoad constructionPublic workLocal authority
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’économie circulaire apparaît comme une solution systémique et innovante aux grands enjeux environnementaux, sociaux et économiques qui guettent les sociétés actuelles. À titre de gouvernements de proximité, les municipalités représentent des acteurs clés dans l’enclenchement de cette transition de modèle économique. Alors que le concept d’économie circulaire prend de l’ampleur mondialement, celui-ci demeure peu développé et documenté au sein du secteur municipal au Québec. Cet essai se donne ainsi pour objectif de déterminer, puis d’analyser les divers moyens d’action pouvant être entrepris par les municipalités québécoises pour favoriser la transition vers une économie circulaire sur leur territoire. Pour atteindre l’objectif de cet essai, une revue de littérature et d’initiatives du Québec et d’ailleurs a d’abord été réalisée dans le but d’identifier les divers moyens action pouvant être employés. Puis, une analyse des forces, faiblesses, opportunités et menaces pour chacun de ces moyens d’action a permis de faire ressortir les éléments affectant positivement et négativement leur mise en œuvre. Pour la réalisation de ces analyses, des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de quatre acteurs du secteur municipal de façon à compléter la collecte de données, ainsi qu’à assurer une concordance entre la théorie et la pratique. À l’issue de cette démarche, un total de 19 moyens d’action ont été recensés, lesquels ont été regroupés en 8 grandes catégories. Pour chacun de ces moyens d’action, la présentation d’exemples et d’outils pouvant être employés permet d’illustrer les nombreuses possibilités pour leur application. Les analyses ont, à leur tour, permis de remarquer la présence de trois gradients principaux quant aux forces et aux faiblesses identifiées, soit la complexité logistique, le coût d’implantation, puis l’ampleur de l’impact et des retombées engendrés. Des menaces proéminentes, comme le manque de sensibilisation des acteurs, de ressources financières ou humaines, ainsi que de données et connaissances, ont aussi été observées suite aux analyses. Ces dernières ont toutefois révélé la présence d’opportunités facilement exploitables pour faciliter la mise en place d’initiatives en économie circulaire. Celles-ci comptent, par exemple, les collaborations possibles avec des programmes d’enseignement, la présence d’espaces vacants ou sous-utilisés sur le territoire, ainsi que l’existence de nombreuses études sur les retombées positives de cette transition. À la lumière des constats effectués, des recommandations ont été formulées et dirigées aux municipalités, visant à guider et à optimiser les prises de décisions au sein de celles-ci. Pour maximiser l’utilisation des opportunités et l’atténuation des menaces et faiblesses existantes, les six recommandations suivantes sont proposées : reconnaître les opportunités propres au territoire, miser sur l’éducation des parties prenantes, engager la communauté, prioriser et planifier les prises d’action, prêcher par l’exemple, internaliser la vision dans des mesures normatives.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.765
Threshold uncertainty score0.474

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

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Citations0
Published2021
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