Données issues de l'étude des comportements de consommation d’électricité (EXPESIGNO)
Notice bibliographique
Résumé
Le projet EXPESIGNO a pour principal objectif l’étude des comportements de consommation d’électricité de foyers lorsqu’ils font face à des signaux d’effacement et/ou de report. Ces foyers ont participé à une étude expérimentale de politique publique mise en œuvre pour gérer les pics de consommation en soirée (entre 18h et 20h l’hiver) et/ou des pics de production d’énergie solaire (entre 12 et 15h l’été). Deux groupes de foyers ont été constitués, l’un servant de groupe de « contrôle » et l’autre représentant le groupe « traité », c’est-à-dire recevant les « alertes » d’effacement ou de consommation. Les consommations électriques ont été suivies via des relevés de consommations issus des compteurs Linky avec l’accord des foyers. Si vous trouvez ce jeu de données utile ou vous avez des questions, n'hésitez pas à écrire dans le topic sur le forum OTE. Le jeu de données contient actuellement les données de : - Les slides de présentation de l’étude aux sujets des deux traitements : groupe contrôle (GC) et groupe traité (GT) - Un article scientifique à paraître présentant l’étude et les principaux résultats - Le design complet de l’étude (en anglais) - La présentation du déroulement d’une session « engagement » (GT) - Les tableaux des engagements possibles, pour les périodes de pic de consommation et les périodes de production importante photovoltaïque - Un fichier csv avec les consommations électriques par 30 mn pour les 174 foyers, du 18/07/2019 au 28/09/2021 - Un fichier csv avec les dates des alertes vertes et oranges - Un fichier csv avec les équipements électriques détenus au début de l’étude par les foyers - Un fichier csv avec les usages initiaux des équipements dans les journées par les foyers - Un fichier csv avec les engagements initiaux pour les 95 foyers (périodes oranges et vertes) - Un ensemble de fichier xlsx reprenant les différents dictionnaires des variables Ce jeu de données couvre la période de septembre 2019 à août 2021.
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 | 0,023 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,017 |
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 ».