Evaluating greenhouse gas emissions benefits of emerging green technologies in passenger transportation in the Quebec context
Notice bibliographique
Résumé
Le secteur des transports contribue 43,5 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) au Québec; plus que la moitié de ses émissions vient du transport de passager. Les émissions du secteur des transports a accrue par 30% entre 1990 et 2009. En conséquence, cette recherche évalue l'impact des carburants et technologies alternatives en transport collectif et les véhicules personnels sur les GES dans le contexte québécois en utilisant les méthodes d'estimations de GES aux niveaux des liens. Les technologies des transports communs sont analysées en utilisant l'analyse de cycle de vie, particulièrement la production du carburant et l'opération du véhicule, avec l'aide de GHGenius et MOVES. Le marché pour les véhicules hybrides, ses déterminants et puis des scénarios potentiels de pénétration du marché sont examinés pour la ville de Québec et l'Ile de Montréal. Différents sources de données sont combinés pour générer l'inventaire de GES et estimer la demande de transport incluant le GPS, le taux de consommation des carburant, le Census, les enquêtes origine-destination et l'enregistrement de véhicules automobiles.Les résultats démontrent que les technologies alternatives réduient effectivement les émissions de GES. Parmi les technologies d'autobus, les autobus hybrides sont les meilleurs choix avec des réductions de 43,3 %, suivi par le gaz à naturel compressé (20,5 %) et le biodiesel (12,5 %). Pour les trains de banlieue, les trains électriques peuvent diminuer les émissions par 98%; pourtant, les trains à hydrogène sont compétitifs selon le rapport cout-bénéfice. Bien que les véhicules hybrides ont la potentiel d'éviter beaucoup de GES, la distribution spatiale du marché des véhicules hybrides indiquent que cette technologie aura un impact modeste. Dans le cas optimiste, le remplacement de 25% du parc d'automobiles vont mener à une baisse de 10% des GES.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».