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Record W7127548847

Gestion du risque d’inondations au Québec : vers une contribution accrue des municipalités

2025· other· en· W7127548847 on OpenAlexaboutno aff
Bernard Deschamps

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languageen
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europePlankSocial impact
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Face au fardeau croissant des inondations fluviales au Québec et aux limites des mécanismes d'indemnisation actuels, cette thèse explore si une participation financière des municipalités à ces mécanismes pourrait les inciter à renforcer leur rôle dans la réduction du risque. L'hypothèse centrale est que l'absence actuelle de cette participation freine les initiatives locales de réduction du risque. La littérature néglige souvent le rôle des municipalités dans ce partage des coûts. Cette recherche comble donc une lacune en examinant l'impact potentiel d'une participation financière sur l'internalisation des coûts du risque et sur le renforcement des incitatifs municipaux en gestion du risque d’inondations. Structurée autour d'un chapitre établissant le cadre conceptuel et de quatre articles de recherche, la thèse analyse d'abord la gouvernance et les failles incitatives des systèmes d'aide post-catastrophes actuels, notamment par une comparaison des modèles du Québec et de la Colombie-Britannique. Elle identifie ensuite les facteurs contributifs aux dommages résidentiels relevant de l'influence municipale, grâce à des entrevues semi-structurées auprès de 45 experts en estimation des dommages. Un modèle innovant de contribution municipale proportionnelle au risque, s'appuyant sur des estimés de dommages basés sur les courbes de submersion-dommages, est ensuite proposé. En dernier lieu, la faisabilité et l'acceptabilité de cette contribution sont évaluées auprès de 35 acteurs et experts du monde municipal québécois. Cette démarche en quatre temps permet une meilleure compréhension des défis liés à la gestion du risque d'inondations par les municipalités québécoises. L'analyse des mécanismes de gouvernance et des systèmes d'aide post-catastrophes discutés au chapitre 2 met en lumière des failles incitatives structurelles qui limitent l'engagement municipal proactif, confirmant la complexité d'une action concertée entre les différents paliers de gouvernement. En identifiant les facteurs contributifs aux dommages résidentiels sous l'influence municipale, le chapitre 3 identifie les leviers d'action potentiels, tout en soulignant les contraintes liées aux aménagements hérités et aux limites perçues du pouvoir municipal. Quant à l'instauration d'une contribution financière directe, le chapitre 5 révèle un scepticisme marqué des municipalités, infirmant en partie l'hypothèse d'un effet incitatif simple. Les préoccupations soulevées, telles que la complexité de mise en oeuvre du modèle proposé au chapitre 4, les contraintes d'aménagement héritées et les limites perçues du pouvoir d'action municipal, convergent vers la nécessité d'explorer des alternatives. Celles-ci pourraient inclure un soutien conditionnel ou des incitatifs non-financiers pour responsabiliser les municipalités sans les pénaliser. Cette thèse contribue ainsi à une compréhension nuancée des leviers d'action pour une gestion municipale plus proactive et durable du risque d'inondations, tout en enrichissant la littérature sur l'efficacité des mécanismes de partage des risques en contexte de changements climatiques. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : inondations, municipalités, gouvernance, facteurs contributifs, incitatifs, partage des coûts

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)0.002
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: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.090
Threshold uncertainty score0.182

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.011
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.211 · 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
GenreOther

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
Published2025
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