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Enregistrement W4321446876 · doi:10.5558/tfc2023-004

La bioénergie forestière pour lutter contre les changements climatiques : quelles implications dans la transition énergétique du Québec (Canada)?

2023· article· fr· W4321446876 sur OpenAlexafffundvenueabout
Claudie‐Maude Canuel, Évelyne Thiffault, Ayaovi Locoh, Nelson Thiffault

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForestryPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afin d’atteindre les cibles climatiques, le gouvernement du Québec prévoit une augmentation de la production de bioénergie forestière pour favoriser la transition énergétique. Cependant, l’utilisation de la biomasse forestière à des fins énergétiques présente des défis sociaux, économiques et environnementaux particuliers. Au cours d’un atelier de travail collaboratif tenu à l’hiver 2022, des professionnels et parties prenantes se sont prononcés sur le développement durable de la bioénergie forestière au Québec. L’objectif de cet article est d’identifier les sources de biomasse, les façons de faire et les voies de conversions perçues comme étant propices au succès de cette filière émergente. Il ressort des discussions qu’il est difficile d’entrevoir un seul et unique modèle d’affaires pour le déploiement de projets de bioénergie forestière, ce dernier s’insérant dans les activités de différents secteurs. La disponibilité de la biomasse forestière, le coût d’approvisionnement et de production, la valeur et le cycle de vie des produits générés ainsi que le comportement des parties prenantes sont des éléments déterminants pour définir la nature et la portée de projets de bioénergie forestière. Le succès de tels projets nécessite une amélioration de la cohérence tout au long de la chaîne de valeur et leur acceptabilité auprès des communautés.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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