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Enregistrement W2775154665

Évaluation de l'utilisation des matières organiques résiduelles comme source d'énergie pour le secteur des transports

2017· article· fr· W2775154665 sur OpenAlexaboutno aff
Édith Lagacé

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le secteur des transports est la principale source de gaz à effet de serre du Québec avec plus 37 % des émissions. La présente étude vise à comparer des scénarios de sources utilisant diverses sources d’énergie en incluant la valorisation des matières organiques (MO) québécoise comme filière énergétique pour le secteurs des transports. La biométhanisation produit du biogaz qui est utilisé comme source énergétique pour les véhicules. \n \nL’outil d’analyse de cycle de vie évalue les scénarios sur la base d’une voiture de catégorie compacte de style Honda Civic coupé se déplaçant sur une distance de 100 km afin d’identifier le scénario le moins dommageables pour l’environnement. Cinq scénarios sont comparés selon des indicateurs d’impacts et de dommages. Les voitures à combustibles fossiles causent le plus de dommage dans les catégories : santé humaine, qualité de l’écosystème et ressources. La hiérarchie des scénarios s’avère semblable en comparant ces dommages avec une autre méthode. La fonction opération de la voiture cause davantage d’impacts que les fonctions de fabrication et de maintenance pour chacun des scénarios excepté les voitures électriques. La batterie est responsable de 60 % des impacts des voitures électriques. L’application des scénarios sur l’ensemble du parc automobile québécois permet de conclure que des MO générées par tous les secteurs d’activités économiques permettent de produire assez d’énergie renouvelable pour alimenter au maximum 8,5 % du parc. \n \nDe plus, il faut éviter le transfert les émissions à une autre sphère environnementale, déplaçant ainsi la problématique. En plus de devoir améliorer l’efficience de la source d’énergie, il faut permettre au parc automobile de se libérer des énergies fossiles.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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