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Enregistrement W7000489433

Évaluation de la durabilité des projets de gestion de la demande de puissance envisagés dans le cadre de la 2e phase du programme Hilo

2021· other· fr· W7000489433 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic liberalismEconomic analysisWestern europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que le Québec dispose d’importants surplus d’électricité qu’il tente d’écouler, Hydro-Québec Distribution reste aux prises avec des besoins en puissance grandissants de sa clientèle en raison des pointes hivernales et des pressions découlant des développements technologiques en cours. Ces nouveaux développements sont alors susceptibles de limiter la consommation et l’achat d’énergie sur le réseau d’Hydro-Québec, tout en ayant le potentiel d’entrainer la création de nouveaux et couteux pics de puissance. Pour répondre à ces problématiques, le Distributeur a annoncé en 2019 la création d’une nouvelle filiale, appelée Hilo, qui vise à aider les abonnés à gérer leur consommation par la mise en place de technologies de gestion de la demande de puissance. La première phase du programme Hilo, axée sur le contrôle à distance des thermostats intelligents, est d'ores et déjà implantée. La deuxième phase, quant à elle, est toujours en développement et consistera en une diversification de l’offre de services d’Hilo, notamment dans les secteurs du stockage intelligent, de l’autoproduction solaire et de la mobilité électrique. L’objectif de cet essai consiste à évaluer la durabilité des projets de gestion de la demande de puissance envisagés dans le cadre de la deuxième phase du programme Hilo. À cette fin, une analyse multicritère est réalisée en s’inspirant de la grille des 35 questions de la Chaire en éco-conseil de l’Université du Québec à Chicoutimi et d’un modèle de durabilité en quatre dimensions (environnementale, économique, sociale et de gouvernance). L’analyse révèle que des défis se manifestent dans toutes les dimensions du développement durable, mais principalement dans les dimensions sociale et de gouvernance. Les freins les plus importants se rattachent à l’utilisation judicieuse des ressources non renouvelables (environnement), la rentabilité (économie), la répartition des avantages et l’intégration aux caractéristiques de la collectivité (société), ainsi que la participation au processus de décision et la responsabilité et imputabilité (gouvernance). Globalement, le développement durable est faiblement affecté par les offres en stockage intelligent et en mobilité électrique. Toutefois, il est affecté négativement par l’offre en autoproduction solaire. À partir des freins identifiés, une série de recommandations est donc proposée pour améliorer la durabilité des offres envisagées : développer une stratégie de valorisation; suspendre le développement de l’offre en autoproduction solaire; offrir des équipements à faible niveau de toxicité; développer une tarification basée sur la puissance maximale; rembourser certains couts engagés par Hydro-Québec; prévoir des pénalités au cas où les cibles de réduction ne soient pas atteintes; prévoir une exigence de démonstration de rentabilité; s’engager à minimiser les couts de gestion; élargir les critères d’admissibilité des bâtiments; développer des messages éducationnels; assujettir les activités d’Hilo à l’approbation de la Régie de l’énergie; devancer la remise des hypothèses d’effacement; charger Hydro-Québec de l’opérationnalisation de certains paramètres de gestion; adopter un Code d’éthique; prévoir la mise en place de moyens additionnels pour atteindre les cibles d’effacement; et permettre la réduction de la contribution d’Hilo.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
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