La résilience aux inondations à travers les infrastructures vertes et bleues en contexte québécois
Bibliographic record
Abstract
Le besoin d’agir face aux inondations n’a jamais été aussi pressant. Le Québec a connu dernièrement des épisodes exceptionnels qui rendent à l’évidence la vulnérabilité des communautés face aux inondations, notamment d’un point de vue des infrastructures. Il est temps de réaliser un virage vers des innovations de l’aménagement qui seront davantage inclusives de l’eau. Dans cet esprit, les infrastructures vertes et bleues pourraient offrir une solution complémentaire aux infrastructures plus traditionnelles, étant plus respectueuses de l’environnement ainsi que des personnes, caractérisées par une flexibilité qui vient compenser l’incertitude climatique présentement vécue. Ce mémoire de recherche vise à étudier et cadrer le concept d’infrastructures vertes et bleues afin de proposer un scénario adapté au contexte québécois. L’exercice a permis de proposer des interventions théoriques à deux échelles complémentaires, misant sur les réalisations des acteurs de l’eau ainsi que du laboratoire de recherche dans lequel ce mémoire prend place.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".