Réactions de la demande en eau des ménages aux méthodes de conservations liées aux prix et non liées aux prix
Notice bibliographique
Résumé
Le Canada possède d’abondantes ressources d’eau : environ 7 % de l’eau fraîche \nrenouvelable du monde pour moins de 1 % de la population mondiale. Cependant, la \npression exercée sur la ressource ne cesse de grimper. En effet, les retraits d’eau annuels \nont augmenté de près de 90 % au cours des 20 dernières années, faisant du Canada le \ndeuxième consommateur d’eau par habitant au monde. Les gestionnaires des services d’eau \nveulent mettre en place des stratégies de conservation qui assureront une utilisation plus \ndurable des réserves d’eau disponibles, en particulier face à la variabilité croissante des \nprécipitations attribuable aux changements climatiques. Ils ont de plus en plus recours à \ndes méthodes liées aux prix (augmentation du prix de l’eau) plutôt qu’à des méthodes plus \ntraditionnelles non liées aux prix (restrictions estivales en matière de consommation d’eau) \npour encourager la conservation. Cependant, il existe peu d'information sur la réaction de la \ndemande des consommateurs face aux changements dans les prix. Ce projet de recherche \nvise entre autres à établir l’efficacité de méthodes liées aux prix pour réduire la \nconsommation d’eau. Un deuxième enjeu ciblé par cette recherche concerne la façon \nd’intégrer, d’une part, la réaction aux prix dans la capacité de prédire la demande future en \neau et, d’autre part, des flux de rentrées qui financeront l’entretien et l’amélioration des \ninfrastructures à l’avenir.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».