Développer la bioénergie pour atténuer les gaz à effet de serre dans les collectivités nordiques et autochtones du Canada
Notice bibliographique
Résumé
"Les collectivités nordiques, dont la plupart sont autochtones, font face à de nombreux défis, notamment le coût élevé et fluctuant de l’énergie. Le manque d’accès à une énergie stable et abordable limite le développement économique et augmente le stress environnemental dans de nombreuses collectivités isolées dans le Nord canadien. Il existe environ 200 collectivités isolées qui ne sont pas connectées au réseau électrique nordaméricain, et qui dépendent du diesel pour répondre à leurs principaux besoins en électricité et en chauffage (Ressources naturelles Canada, 2018). En 2020, 682 millions de litres de diesel ont été utilisés pendant l’année pour la production d'énergie dans les collectivités hors réseau (Pembina Institute, 2020). Ceci représente des émissions de deux millions de tonnes équivalent CO2 par an pour une population d’environ 200 000 habitants. On parle donc de 10 tonnes équivalent CO2 par personne et par an, soit plus du double du Canadien moyen, qui génère 4,1 tonnes équivalent CO2 par an en électricité et en chauffage domestique (Statistique Canada, 2018). [...]"
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».