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Record W7117142175 · doi:10.71781/33989

Intégrer l’avis citoyen dans l’inventaire patrimonial ou Entretenir la conversation

2025· dissertation· fr· W7117142175 on OpenAlexaboutno aff
Myriam Deragon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)Identity (music)Universalization

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte où la révision de la Loi sur le patrimoine culturel, survenue en 2021, oblige les municipalités régionales de comté (MRC) du Québec à réaliser un inventaire patrimonial, cette recherche explore comment l’attachement des citoyen·ne·s envers leur territoire pourrait être mieux pris en compte dans cet outil. Plus précisément, l’étude vise à combler les lacunes méthodologiques entourant l’évaluation du critère 19, portant sur la valeur sociale et figurant dans le guide proposé par le ministère de la Culture et des Communications, et ce, dès l’étape de caractérisation territoriale qui chapeaute cette méthodologie. Cette approche, qui privilégie une analyse à l’échelle régionale, introduit la notion de patrimoine paysager, un aspect encore peu considéré dans les inventaires patrimoniaux réalisés dans la province. Pour aider à opérationnaliser l’évaluation du critère 19, l’étude poursuit une double visée. D’une part, identifier les facteurs influençant l’attachement des populations locales à leur territoire ; d’autre part, explorer les approches et méthodes favorisant une meilleure intégration de l’avis citoyen dans les inventaires. Pour ce faire, l’étude se développe en deux volets complémentaires, soit la réalisation d’entrevues sous forme de parcours commentés avec des citoyen·ne·s de la MRC de la Vallée-du-Richelieu, et la tenue d’un journal de bord à visée auto-ethnographique. À terme, la recherche aborde une problématique plus large, à savoir l’asymétrie des rôles entre expert·e·s et citoyen·ne·s dans l’évaluation patrimoniale. En mettant en lumière le décalage entre les lectures expertes du territoire et la manière dont la population s’y attache et le perçoit, elle souligne la nécessité de mieux articuler ces visions. L’étude propose des pistes pour une évaluation patrimoniale plus participative et contextuelle, fondée sur l’expérience vécue des communautés locales dès les premières étapes de l’inventaire.

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)0.033
metaresearch head score (Gemma)0.042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.262
Threshold uncertainty score0.521

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0330.042
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0130.018
Scholarly communication0.0190.012
Open science0.0030.008
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.003

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 head0.043
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.251 · 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 designNot applicable
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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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