Vers une gestion intégrée et adaptée des barrages en contexte de changements climatiques : le cas du barrage de North Hatley
Bibliographic record
Abstract
À ce jour, les concepts de la gestion intégrée de l’eau, préconisés par la communauté scientifique et de plus en plus par les politiques publiques, peinent à trouver application dans la gestion des nombreux barrages qui parsèment le territoire québécois. Pourtant, la gestion des barrages est associée à plusieurs enjeux comme l'érosion, les inondations et la perturbation des écosystèmes, en plus de dépendre de dynamiques sociales et territoriales complexes où se côtoient différents usages de l’eau, dans un contexte de changements climatiques. Ce mémoire étudie le cas du barrage de North Hatley, en Estrie, opéré par un regroupement de municipalités. Il analyse dans quelle mesure le cadre juridique actuel mène à une intégration des enjeux territoriaux, des préoccupations locales et des changements climatiques dans la gestion des niveaux d'eau. Les lacunes et les opportunités ainsi identifiés permettent de conclure à la pertinence d'établir un dialogue entre les acteurs concernés pour repenser la gestion du barrage.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".