Méthodes participatives de prospective et de planification pour un développement durable :analyse d’approches et de réalisations: Rapport Final
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport présente des approches et méthodes envisageables pour la construction d'un plan de développement durable (DD) à long terme en Belgique. Dans un premier temps, nous nous sommes attelés à définir et recadrer les champs de la prospective et de la planification afin de disposer des éléments théoriques permettant d’éclairer la suite de notre étude, notamment au travers de liens et articulations possibles entre ces deux approches. La présente étude ayant pour but de fournir des informations concrètes en vue d’une éventuelle mise en œuvre, les principaux enseignements récoltés et présentés dans ce rapport émanent d’une analyse et d’une interprétation des cas observés. L'analyse de ces cas, sélectionnés notamment selon un critère de diversité, est réalisée sur base d’une grille d’analyse développée pour étudier et décomposer les différents exercices de prospective et de planification. Enfin, sur base des enseignements de l'ensemble de notre étude, nous développons quelques pistes pouvant être mobilisées pour construire un exercice de prospective et/ou de planification à long terme pour un développement durable en Belgique.
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 | 0.020 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".