Du rendement soutenu à l'aménagement forestier durable : Quelle gouvernance pour le Québec ?
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse est une exploration pour rendre opérationnel le concept d'aménagement forestier durable, en dépassant les perspectives proposées par le rendement soutenu. Dans ce cadre, la démarche n'est pas de calculer l'évolution de la production des volumes de bois pour en garantir un flux constant, mais bien la définition, par la diversité des acteurs, de la cohérence dans le développement d'une diversité d'activités forestières. Cette démarche nécessite non seulement un éclairage associé à la connaissance experte, mais aussi à la connaissance provenant des acteurs des activités forestières et des acteurs de la gouvernance pour comprendre les effets de tels développements sur le territoire. La réalité, sur le terrain montre que la préoccupation des acteurs du milieu forestier va au-delà de la préservation des volumes de bois.Ainsi, la durabilité forestière englobe d’autres valeurs et usages non ligneuses et non monétaires. Une évaluation de ces autres valeurs ne saurait se faire sans la création d’une démarche participative dont la finalité est de construire les préférences par les acteurs eux-mêmes. Ainsi, l’aménagement forestier durable devient un problème de choix social afin d’identifier les formes d’aménagement acceptables par les acteurs du territoire. Cette recherche s’attèlera à ressortir ces préférences sociétales sur le territoire pilote du Saguenay-Lac-Saint-Jean par une démarche délibérative et des outils multimédias de la médiation des connaissances.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".