Performance assessment and decision-making tools for the development of eco-industrial and tertiary parks : Applications in the French and Quebecois context
Bibliographic record
Abstract
Modèle d’évaluation de la performance et d’aide à la décision pour le développement des écoparcs d’activité : application aux contextes français et québécois Les parcs industriels, communément définis comme des espaces physiques aménagés pour l’usage simultané de plusieurs entreprises et gérés par un gestionnaire, font aujourd’hui face à des enjeux relatifs à leur aménagement et à leur fonctionnement. La prise en compte du concept de développement durable, vu comme la conjugaison équilibrée de ses trois piliers, respectivement environnemental, économique et social, apparaît comme une réponse à ces enjeux. Ce travail concerne le développementd’un modèle accompagnant les gestionnaires de parcs industriels dans une démarche de développement durable. L’approche présentée est systémique et globale, elle vise l’amélioration continue sur de longs horizons temporels. Le modèle proposé repose sur une modélisation systémique du parc industriel durable appelé écoparc, d’une méthode d’aide à la décision pour l’établissement d’un plan d’action et d’un sous-modèle d’expression de la performance. Ce modèle a été validé auprès de parcs industriels français et québécois offrant un panel diversifié par leur taille, leur maturité et leur engagement dans la démarche de développement durable. Cette diversité a nourri la réflexion et a renforcé la généricité du modèle développé.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".