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Enregistrement W7045308519

Analyse des pratiques en gestion des résidus de construction, rénovation et démolition non-agrégats pouvant être mises en place par la Ville de Sherbrooke

2024· other· fr· W7045308519 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRail transportationContext (archaeology)Belgica
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Politique québécoise de gestion des matières résiduelles émet notamment comme cible la valorisation de 70 % des résidus de construction, de rénovation et de démolition (CRD) à l’échelle de la province. Ces résidus peuvent se diviser selon deux grandes catégories : les agrégats, issus en majeure partie des projets d’infrastructure, et les non-agrégats, plus typiquement générés lors de travaux du secteur des bâtiments. En plus de se fixer une cible surpassant celle du gouvernement provincial, la Ville de Sherbrooke s’est dotée de sous-objectifs plus précis pour ces deux catégories dans son nouveau Plan de gestion des matières résiduelles (PGMR) qui couvre la période allant de 2023 à 2030. Alors que l’objectif global de valorisation des résidus de CRD est de 85 %, ceux des agrégats et des non-agrégats sont respectivement de 95 % et de 70 %. Selon les estimations du PGMR, produites pour l’année 2019, le sous-objectif qui concerne les résidus agrégats serait atteint. Cependant, en ce qui a trait aux résidus non-agrégats, le taux de valorisation estimé, soit de 46,1 %, se situe bien en deçà de l’objectif fixé. Compte tenu de ce qui précède, cet essai se donne comme objectif d’explorer les actions à mettre en place par la Ville de Sherbrooke afin d’augmenter le taux de valorisation des résidus de CRD non-agrégats du secteur du bâtiment générés sur son territoire. Tout d’abord, la problématique de gestion de ces résidus, présente partout au Québec, est placée dans le contexte particulier de Sherbrooke. Dans la même lignée, les enjeux rencontrés par les diverses parties prenantes du territoire sont traités. S’en suit une présentation de stratégies d’amélioration de la gestion des résidus de CRD non-agrégats accompagnées d’exemples d’initiatives locales et internationales : des moyens d’action généraux sont ressortis à la fin de cette section. C’est alors que les informations recueillies au fil des trois premiers chapitres de l’essai permettent d’effectuer une analyse de type forces, faiblesses, opportunités et menaces pour chacun des moyens d’action identifiés. Cette analyse démontre de quelle manière les principales caractéristiques de la Ville qui influencent la gestion des résidus de CRD non-agrégats sur son territoire sont des freins ou des leviers à la mise en place des stratégies d’amélioration énoncées. Le principal constat de l’analyse porte sur l’importance de la mise en place d’une variété de moyens d’action adaptés à la réalité de la Ville, essentiellement puisque les stratégies d’amélioration de la gestion des résidus de CRD desquelles découlent ces moyens d’action se révèlent interdépendantes. D’autres constats relatifs à des leviers importants dont la Ville devrait se prévaloir sont soulignés. Les recommandations, formulées à l’intention du Bureau de l’environnement de la Ville de Sherbrooke, visent à ressortir les principales actions que cette équipe devrait initier pour la poursuite de l’objectif de valorisation de 70 % des résidus de CRD non-agrégats. Ces actions complètent les mesures du PGMR puisqu’elles mettent en lumière des manières de les optimiser.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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