Déterminer comment le Global Protocol for Community-Scale Greenhouse Gas Emission Inventories, orienté pour la réalisation d’inventaires d’émissions de gaz à effet de serre de grandes villes, peut être adapté et appliqué aux petites et moyennes municipalités québécoises
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cet essai est de déterminer comment le Global Protocol for Community-Scale Greenhouse Gas Emission Inventories, orienté pour la réalisation d’inventaires d’émissions de gaz à effet de serre des grandes villes, peut être adapté et appliqué aux petites et moyennes organisations municipales québécoises. À travers un portrait des inventaires d’émissions de gaz à effet de serre municipaux réalisés au Québec, des forces, des faiblesses, des opportunités et des menaces sont ciblées pour chacun des secteurs définis dans ce protocole. Les inventaires d’émissions de gaz à effet de serre sont des outils qui permettent aux municipalités de cibler les sources des émissions de gaz à effet de serre les plus importantes pour mettre en place des mesures de mitigation. De plus, les inventaires permettent de faire un suivi important pour définir si les objectifs de réduction de la municipalité ont été atteints. D’une part, l’utilisation de ce nouveau protocole doit permettre de capter les variations des émissions de gaz à effet de serre de la municipalité, de l’autre, il doit comptabiliser des émissions de gaz à effet de serre qui sont de compétence municipale. Dans le contexte québécois, des enjeux de gouvernance, d’accessibilité aux données locales et de gestion des émissions de gaz à effet de serre, reliées ou non aux compétences municipales, peuvent influencer les résultats de réduction des émissions. Ainsi, si les données utilisées pour comptabiliser les émissions de gaz à effet de serre ne proviennent pas, en totalité ou en partie, de sources locales, il est peu probable que les variations des émissions de gaz à effet de serre soient significatives dans l’inventaire et, par le fait même, qu’un suivi sur l’atteinte des objectifs soit réalisable. De plus, certains secteurs et sous-secteurs du Global Protocol for Community-Scale Greenhouse Gas Emission Inventories ne sont pas de compétences municipales, il est donc peu probable que des mesures de mitigation réalisables soient intégrées dans un plan d’action de réduction d’émissions de gaz à effet de serre. Les principales recommandations qui émergent de cet essai permettent donc de prioriser les secteurs et les sous-secteurs d’un inventaire d’émissions de gaz à effet de serre municipal pour améliorer la collecte de données locales dans le but de capter les variations des émissions à l’échelle de la municipalité. La priorité établie dans les recommandations est définie selon l’importance de la part en émissions de gaz à effet de serre du secteur ou du sous-secteur et selon sa pertinence dans un cadre municipal. De ce fait, les municipalités se doivent d’utiliser des méthodes proposées par le Global Protocol for Community-Scale Greenhouse Gas Emission Inventories pour améliorer leur collecte de données locales. Cette amélioration de la qualité de données permettra d’évaluer les mesures de mitigation à préconiser dans un futur plan d’action et de prendre des décisions à l’aide de mesures provenant de données locales.
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 | 0,059 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,015 |
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 ».