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Enregistrement W2940734443

Évolution des émissions du dioxyde de carbone à Rosemont : utilisation du bioéthanol dans des bus de la société de transport de Montréal

2018· article· fr· W2940734443 sur OpenAlexaboutno aff
Wendinmanegde Lydia Muriel Compaore

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryPolitical scienceEnvironmental engineeringArtEnvironmental scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport est majoritairement responsable de l’émission de gaz à effet de serre (GES) dans certains milieux urbains notament certaines localités québécoise, entre autres Montréal. De nos jours, l’utilisation du biocarburant comme combustible dans les transports en commun est perçue comme un moyen de réduction des GES (Amela et al, 2017). Cette étude vise à transcender au-delà de la perception tout en observant les quantités d’émissions polluantes (principalement le CO2) selon l’utilisation de bioéthanol à Rosemont à travers un scénario de base bien défini. Les différentes étapes considérées dans le scénario sont la collecte, le transport et l’utilisation du bioéthanol. En effet, il est difficile de considérer les émissions de CO2 tout en ayant une vision globale. La démarche suivie dans cette analyse tient compte du bilan carbone de l’utilisation du carburant E20 dans les bus de la STM. La biomasse utilisée pour la production du bioéthanol est essentiellement les déchets (feuilles et branches) de la végétation urbaine de Rosemont dont la frontière temporelle est estimée à une année.
\n
\nLes résultats montrent qu’en mélangeant 20% en volume de bioéthanol (E20) et 80% en volume de combustible fossile (essence) dans les bus de la STM de Rosemont, le CO2 émis baisse de 13,3% par rapport à des bus qui utiliserait uniquement de l’essence. Il faut noter que les émissions du au transport de la biomasse sont négligeables (soit 0,026% des émissions de CO2 initiale des bus de la STM consommant que de l’essence). Les productions des biocarburants permettent de ressortir le besoin en biomasse qui y est assorties au besoin des bus. Ainsi l’abondance de la biomasse serait l’élément clé de la viabilité de la production de bioéthanol, en même temps du potentiel de réduction de CO2. L’étude de sensibilité réalisée avec le logiciel VENSIM admettant uniquement une utilization globale de bioéthanol (100% en volume) confirme que l’utilisation de bioéthanol réduit les émissions de CO2 mais parviendrait également à les supprimer. Ce qui s’explique par le fait que les émissions de CO2 dû à la consommation de E100 sont absorbées par les arbres pendant leur photosynthèse.
\n
\nL’utilisation du bioéthanol pourrait se répendre au-delà des bus de la STM, la biomasse apparaissant comme une mine future. Les camions de transports de biomasse pourraient donc se déplacer avec du bioéthanol, afin d’éviter leur émissions de CO2 (aussi minime soit elle) par la consommation de carburant fossile. Toutefois, la réalisation d’une étude nécessite complète à la fois la prise en compte des aspects environnementaux, économiques et sociaux. Ce qui n’est pas totalement le cas dans cette étude qui est axée sur des aspects environnementaux.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,004
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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