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Record W7112493752

La transition durable, vecteur de résilience postcatastrophe : le cas de Lac-Mégantic

2024· other· fr· W7112493752 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransition timeRail transportationMass transportation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lac-Mégantic est une petite ville qui se développe vers la fin du XIXᵉ siècle grâce à sa position géographique stratégique pour le chemin de fer entre les États-Unis et la ville de Québec. En 2013, elle devient connue à la suite d’un déraillement ferroviaire qui anéantit la majeure partie du centre-ville, tuant 47 personnes. La ville s’engage sur la voie du développement durable préalablement à la tragédie, mais celle-ci dévie le point de mire vers une démarche de résolution de crise. La résolution de crise mène à une phase de reconstruction où des mécanismes de transition durable sont mis en place, destinés à une résilience post-trauma. À la suite de cette phase, un nouveau discours se construit, de nouvelles initiatives et actions se concrétisent. Huit ans après la tragédie, les élus et les citoyens travaillent à assurer le passage de la ville post-trauma vers une nouvelle vision d’avenir. Dans un contexte postcatastrophe, comme celui vécu au Lac-Mégantic, où il a fallu procéder à la reconstruction du cadre bâti et de la communauté, une transition s’opère entre ce qui est détruit et ce qui se rebâtit. Cette transition est mise en lumière par des outils, des politiques, des discours et des projections d’un avenir durable pour la ville, avec la mise en place de divers mécanismes (Équipe de proximité, Bureau de la reconstruction, « Réinventer la ville », notamment). Comment cette transition contribue-t-elle à une résilience postcatastrophe? L’objectif de ce mémoire est de réaliser une analyse du processus de rétablissement postcatastrophe visant à comprendre les mécanismes de transition durable utilisés afin que la ville et ses habitants se relèvent de cette tragédie. Les processus mis en place sont appuyés par une recherche documentaire, des entretiens semi-dirigés et de l’observation directe qui viennent compléter la méthodologie de cette recherche. La démarche initiée au Lac-Mégantic démontre l’intérêt de la communauté pour réaliser un projet collectif à l'aide d’initiatives regroupant des acteurs de différents horizons se réunissant, mettant leurs idées à profit pour trouver des solutions pour rebâtir la ville. Le concept de résilience urbaine, selon Elmqvist et al. (2019), stipule qu’un système urbain a la capacité d’intégrer des dérèglements, à s’organiser d’une autre façon, à faire en sorte que les fonctions et les rétroactions soient gardées en bon état au cours d’une période et à évoluer selon une trajectoire désirée. À l’aide des concepts tirés des études sur les transitions durables et ses approches sous-jacentes, nous sommes en mesure de retracer les évènements et d’établir un état des lieux dont le processus pourrait servir d’inspiration à d’autres municipalités. Dans ce mémoire, la catastrophe qui a perturbé le cours normal de la trajectoire obligeant les autorités locales de la Ville de Lac-Mégantic à faire des choix de société et à emprunter une nouvelle direction, est examinée pour faire la démonstration que ce qui a été vécu, perçu et réalisé dans cette municipalité s’inscrit dans un processus de résilience urbaine propulsé par les approches de transition durable grâce à un passé d’innovations durables mis en place par les autorités et les comités citoyens. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Résilience urbaine, transition durable, reconstruction, Lac-Mégantic

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.374
Threshold uncertainty score0.752

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0290.016
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0020.010
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.194 · 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 designObservational
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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Citations0
Published2024
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