L’influence du contexte socio-politique local sur les représentations des parties prenantes envers les projets de recharge de plage au Québec
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJe tiens à exprimer toute ma reconnaissance à ma directrice de recherche, Madame Julie Ruiz.Je la remercie de m'avoir encadré, orienté, aidé et conseillé.Sa confiance, son expérience et son soutien furent essentiels à la réalisation de ce mémoire.J'aimerais aussi remercier mon co-directeur de recherche, Monsieur Guillaume Marie.Ses judicieux conseils ont permis d'alimenter mes réflexions tout au long de mon projet de recherche.J'adresse mes sincères remerciements à toutes les personnes qui par leurs paroles, leurs écrits, leurs conseils et leurs critiques ont guidé mes réflexions et m'ont permis d'avancer.Je remercie mes parents, Jean-Jacques et Marie-France, qui ont toujours été là pour moi et qui continuent de l'être aujourd'hui.Je remercie mes frères Arnaud, Albert et Thierry pour leurs encouragements.Je souhaite aussi dire merci à Marc et Line qui me soutiennent dans les différentes étapes de mon parcours.Enfin, je remercie ma conjointe Rosalie, qui m'encourage et m'accompagne tous les jours de ma vie.Son soutien inconditionnel est d'une aide précieuse.À toutes ces personnes, je présente mes remerciements, mon respect et ma gratitude.V RÉSUMÉ Au Québec, comme ailleurs dans le monde, les mesures de protection et d'adaptation proposées par les pouvoirs publics pour lutter contre l'érosion et la submersion côtières font de plus en plus appel à une technique dite « douce » : la recharge de plage.Une recharge de plage est une technique d'ingénierie qui consiste à alimenter artificiellement une plage en sable ou galets de manière à compenser son déficit sédimentaire.Elle a pour effet de favoriser la dissipation de l'énergie des vagues, ce qui permet d'atténuer l'effet des tempêtes et de protéger les bâtiments et les infrastructures côtières.En venant modifier les
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".