économie circulaire dans la filière céréalière au Québec pour réduire les émissions de gaz à effet de serre selon une perspective cycle de vie : le cas du maïs-grain
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude présente une approche itérative de priorisation de stratégies d’économie circulaire (ÉC) pertinentes en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) pour la production de grains dans Lanaudière, au Québec, à l’aide de l’analyse du cycle de vie (ACV). Après une revue de la littérature des stratégies d’ÉC généralement utilisées dans le domaine de l’agriculture, nous avons identifié les principaux contributeurs (points chauds) aux émissions de GES le long du cycle de vie de la production de grains. En partant du principe que les acteurs céréaliers devraient concentrer leurs efforts sur ces principaux contributeurs pour réduire les émissions de GES de manière efficace, nous avons identifié des stratégies d’ÉC axées sur ces contributeurs. Les impacts et les bénéfices environnementaux de la mise en place de ces stratégies ont été quantifiés à l’aide d’une analyse du cycle de vie (ACV) qui a permis de mettre en lumière les conditions nécessaires pour que l’ÉC rime bien avec réduction d’impacts. Des recommandations concrètes ont ainsi pu être établies, puis des stratégies d’ÉC sur mesure pour chaque producteur dans son contexte territorial ont été proposées.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».