Quelle est la responsabilité individuelle et collective par rapport à la prolifération des algues bleu-vert (cyanobactéries)?
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à cibler le problème environnemental de la prolifération des algues bleu-vert au Québec, de déterminer les acteurs responsables de ce problème et de proposer des solutions politiques à long terme pour le résoudre. Dans la première partie, empirique, du travail, nous présentons la problématique de ce problème environnemental et ses causes. Par une étude de cas du lac Bromont, nous identifions les acteurs individuels et collectifs et montrons que des chercheurs ont proposé des solutions concrètes à long terme pour éradiquer les causes de la prolifération. Dans notre deuxième partie, normative, de notre recherche, nous discutons le principe de responsabilité de Hans Jonas et son principe de précaution, qui nous permet de formuler des principes d’actions éthiques concrètes, qui déterminent ce que les différents acteurs devraient faire : se demander ce que peut supporter la nature, d’inclure des questions de préservation et de prévention dans les prises de décision et opter pour des solutions à long terme. Dans la troisième partie du mémoire, nous posons la question : que peuvent faire les différents acteurs. Nous analysons la capacité des différents acteurs à assumer leurs responsabilités et ainsi à intervenir. L’analyse montre que la plupart des acteurs qui ont le plus de pouvoir d’agir n’en font pas usage en raison de leurs intérêts politiques. En reliant les trois parties de notre recherche, nous établissons pourquoi les acteurs ont une obligation morale d’utiliser leurs pouvoirs d’intervenir à bon escient et développons des pistes de solutions.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".