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Enregistrement W2737774348

Matière organique résidentielle et spécificités territoriales québécoises : les modes de gestion à préconiser

2017· article· fr· W2737774348 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Mony

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Politique québécoise de gestion des matières résiduelles a prévu bannissement des matières organiques des sites d’élimination en 2020. Toutefois, le territoire québécois est vaste et la gestion des MO doit tenir compte des contraintes physiques et humaines qui s’y appliquent pour que les mesures soient efficaces. L’objectif de cet essai est d’associer les modes de gestion de la matière organique résidentielle avec les spécificités territoriales québécoises. Pour y arriver, cinq objectifs spécifiques sont établis. Il s’agit de : présenter les modes de gestion et technologies de mise en œuvre possible pour la récupération des matières organiques pour les objectifs de 2020, de proposer une typologie pour catégoriser le territoire, d’évaluer l’acceptabilité sociale et les dimensions territoriales des modes de traitement, d’analyser les modes de gestion préférables selon la typologie territoriale et de classer ces modes de gestion au moyen d’une grille d’analyse. L’analyse du contexte territorial québécois a permis la division du territoire en quatre catégories : zone urbaine, zone suburbaine, zone rurale ainsi que collectivité nordique et région éloignée. L’évaluation des avantages et inconvénients des modes de gestion a amené à leur insertion dans ce contexte territorial. Ces modes sont le compostage domestique et industriel, la biométhanisation, la pyrolyse, la gazéification et la combustion avec cogénération. Les résultats démontrent que les solutions de compostage, de biométhanisation et de combustion avec cogénération sont les technologies les plus réalisables et préconisés pour une application sur le territoire, dans différents contextes. De ces résultats découlent plusieurs recommandations. La mise en place d’un cadre de gestion adapté aux objectifs du gouvernement, l’augmentation du nombre d’infrastructures de traitement ou de la capacité de traitement de celles-ci ainsi que l’imposition de la collecte de la 3e voie lorsque possible sont parmi les principales recommandations faites. La prise en compte des différents contextes et réalités territoriales permettra une meilleure gestion des matières organiques résidentielles et la concrétisation des objectifs gouvernementaux concernant la gestion des matières résiduelles.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,228 · 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'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
Publié2017
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