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Enregistrement W2057370016 · doi:10.7202/1005681ar

Valeur et impact économique du gaz de schiste au Québec

2010· article· fr· W2057370016 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean‐Thomas Bernard

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans la foulée d'un développement technologique réalisé dans le sud des États-Unis au cours de la dernière décennie 1 , une nouvelle industrie se manifeste au Québec depuis un peu plus de quatre ans 2 , soit l'extraction du gaz naturel à partir des schistes présents surtout dans le sous-sol de la vallée du Saint-Laurent.Quelle est la valeur de cette ressource dont le gouvernement québécois est propriétaire et quel sera l'impact économique de son exploitation?L'analyse de ces deux questions doit prendre en compte l'intégration du marché de gaz naturel entre le Canada et les États-Unis.Je présente les implications de cette intégration dans la section 1 et je traite du sujet de la valeur de cette ressource dans la section 2 et de celui de l'impact économique de l'exploitation, dans la section 3. Quelques commentaires sur les possibilités de développement de l'industrie au Québec apparaissent en conclusion. IntéGratIon du marché du Gaz natureL entre Le canada et Les états-unIsLes conditions de demande et d'offre déterminent la valeur d'une ressource.Depuis l'entente de libre-échange signée entre le Canada et les États-Unis en 1989, il existe un marché intégré du gaz naturel pour ces deux pays.Tous les utilisateurs ont accès à ce grand marché concurrentiel composé de plusieurs nœuds * Je remercie mes collègues G. Bélanger, P. González et M. Roland pour leurs discussions et commentaires; je demeure seul responsable des informations et opinions présentées dans ce texte.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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