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Enregistrement W1779082422 · doi:10.7202/1024904ar

Programmes de mise au rancart volontaire de vieux véhicules et justice environnementale et distributionnelle : perspectives sur le volet québécois du programme fédéral Adieu Bazou

2014· article· fr· W1779082422 sur OpenAlexaffvenueabout
Ugo Lachapelle, Alexis Pelletier Audette

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les programmes de mise au rancart volontaire de vieux véhicules ont comme objectif principal la réduction des émissions polluantes par le retrait anticipé de véhicules automobiles polluants en encourageant leurs propriétaires à les recycler en échange d’incitatifs. Très peu d’analyses des retombées des programmes de mise au rancart sur les populations à faible revenu existent dans la littérature. Cet article propose d’établir un cadre de réflexion sur l’aspect distributionnel de la justice environnementale associé aux programmes de recyclage et explore le programme fédéral Adieu Bazou, en vigueur sur le territoire québécois entre 2009 et 2011. Bien que les vieux véhicules se trouvent fréquemment dans des zones à faible revenu, le taux de participation de ces populations à de tels programmes suggère qu’elles s’abstiennent d’y prendre part, par manque d’intérêt ou de capacité à utiliser les incitatifs proposés. Les organismes qui financent ces programmes gagneraient à s’assurer que les populations à faible revenu recyclent leurs vieux véhicules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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