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Enregistrement W4411032270 · doi:10.7202/1116188ar

Gouvernance de la décarbonisation des grands événements

2024· article· fr· W4411032270 sur OpenAlexaffvenue
Diana Carolina Chia

Notice bibliographique

Revue˜Le œclimatoscope · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que les regards du monde convergent vers les grands événements, l’impact environnemental qui les accompagne soulève des questions cruciales quant à la gouvernance de leur décarbonisation. Cet article explore les défis majeurs rencontrés dans cette quête de durabilité, notamment l’efficacité des instruments politiques, tels que les normes et les certifications environnementales. L’évaluation de ces outils révèle des lacunes notables, telles que le manque de clarté dans la délimitation des frontières opérationnelles du bilan GES, l’inefficacité des systèmes de vérification existants et les difficultés relationnelles entre les parties prenantes impliquées. La complexité croissante des grands événements, associée au nombre élevé de parties prenantes impliquées, complique la représentation précise du bilan global, notamment en ce qui concerne les émissions indirectes telles que celles du transport aérien. Pour réaliser une véritable réduction des émissions, il est essentiel de reconnaître l’impact significatif du Scope 3 sur l’inventaire GES global de ces événements. Cette reconnaissance appelle à une modernisation des cadres de gestion pour mieux encadrer les émissions indirectes. Parallèlement, une approche intégrée est indispensable, impliquant la promotion de modes de transport durables et l’élaboration de politiques visant spécifiquement à réduire les émissions de l’aviation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

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Publié2024
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