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Record W7111452945

Inondations et gouvernance : le défi municipal. Regard historique et étude de cas à Sainte-Thérèse

2025· other· fr· W7111452945 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeCivil servantsEuropean union
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La proximité des centres urbains avec les cours d’eau peut accentuer la vulnérabilité des personnes et des biens face aux inondations. Les épisodes majeurs survenus au Québec en témoignent et ont d’ailleurs joué un rôle déterminant dans l’évolution de la gestion des risques d’inondation par le gouvernement provincial. Le premier chapitre de cet essai présente les concepts fondamentaux relatifs aux inondations et ses impacts. Le deuxième chapitre retrace l’évolution du cadre normatif québécois en matière de gestion des risques d’inondation, en mettant en lumière la manière dont les inondations marquantes des dernières décennies l’ont façonné. Il examine également l’intégration des orientations gouvernementales en aménagement du territoire (OGAT) à ce cadre normatif. L’objectif est de contextualiser l’aléa et ses impacts dans une perspective historique, tout en mettant en évidence l’importance que le gouvernement du Québec accorde aux outils de planification territoriale en milieu municipal. Les impacts des inondations concernent l’ensemble des sphères de la vie municipale : infrastructures, économie locale, santé et sécurité des citoyens, ainsi que protection des biens. Les municipalités ont donc un grand rôle à jouer dans la gestion des risques d’inondation et doivent adopter une approche proactive. Dans ce contexte, l’aménagement du territoire et ses instruments : schémas d’aménagement et de développement (SAD), plans et règlements d’urbanisme, constituent les principaux leviers à la disposition des municipalités régionales de comté (MRC) et des municipalités locales pour faire face aux défis posés par les changements climatiques. Cependant, en pratique, comment cette gestion du risque d’inondation se traduit-elle à l’échelle municipale? Le troisième chapitre s’attarde à cette question à travers l’étude de cas de la Ville de Sainte-Thérèse. En définitive, les mesures prisent dans le plan d’action de la ville mettent en évidence la complexité de la gestion municipale des inondations, laquelle s’articule constamment entre gouvernance, infrastructures, communication et adaptation citoyenne. Si les outils de planification territoriale y jouent un rôle central, ils demeurent insuffisants à eux seuls. Une approche intégrée, fondée sur la complémentarité et la coordination de stratégies variées peut permettre de renforcer durablement la résilience d’une ville face aux inondations. Enfin, cet essai témoigne de la discordance entre le gouvernement et le milieu municipal dans la gestion des risques d’inondation, ainsi que les mesures mis en place au travers des évènements majeurs d’inondation pour pallier cette problématique. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Aménagement du territoire, gestion des risques d’inondation, gestion intégrée de l’eau par bassin versant, rivière aux Chiens, ville de Sainte-Thérèse, milieu municipal, gouvernance.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.096
Threshold uncertainty score0.276

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0090.015
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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