ESG infrastructure et performance : étude de cas du pont d'étagement Vickers
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore l'impact de l'intégration des critères ESG sur la performance des grands projets d'infrastructure. L'objectif est de déterminer comment l'intégration des critères ESG influence la performance des grands projets d'infrastructure. L'objectif de cette recherche est de documenter l'intégration des critères ESG à deux niveaux : au sein des pratiques organisationnelles et lors de la réalisation d’un grand projet d’infrastructure, tout en analysant l'impact de cette intégration sur la performance globale du projet. Une étude de cas a été réalisée sur le projet de construction d’un pont d’étagement par l’Administration Portuaire de Montréal. Les résultats, basés sur les perceptions et opinions des répondants, montrent que l'intégration des critères ESG a entraîné des impacts positifs sur la performance du projet, dont l'engagement des parties prenantes internes, mais a également révélé des impacts limitant la performance de ces initiatives ESG. Un facteur limitant est l’inadéquation entre les besoins des communautés locales et les initiatives mises en place. Cette recherche met en lumière l'importance d'une meilleure compréhension des besoins des parties prenantes externes comme la communauté, dans l’intégration des initiatives ESG. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : ESG, performance, infrastructure, parties prenantes, communautés, réputation d’entreprise
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".