Évaluation des réductions d’émissions de gaz à effet de serre (GES) associées à l’évolution des options de mobilité durable dans l’est de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Le Québec et la collectivité montréalaise ont pour objectif de réduire leurs émissions de gaz à effet de serre respectivement de 37,5 % et 55 % d’ici 2030 par rapport au niveau de 1990. À ces deux échelles, le secteur des transports routiers est le principal émetteur de gaz à effet de serre. Dans le but de réduire la part des émissions liée à ce secteur, plusieurs projets de mobilité à Montréal sont en implantation ou en cours d’étude. Parmi les plus importants, on compte le prolongement de la ligne bleue, l’ajout de la ligne rose du métro de Montréal et le tramway de l’Est de Montréal. Ces projets, desservant en grande partie l’Est de Montréal, sont au centre du plan de revitalisation de ce secteur qui a été annoncé en 2018 conjointement par la Ville de Montréal et le gouvernement du Québec. L’objectif de cet essai est d’évaluer les potentielles réductions d’émissions de gaz à effet de serre liées à l’implantation de ces projets de mobilité et découlant d’un transfert modal des déplacements de l’automobile vers ces nouveaux modes de transport. Une approche empirique basée sur le modèle régional du prolongement de la ligne orange du métro à Laval en 2007 a permis d’estimer que 32 % des déplacements en automobile produits et 29 % des déplacements en automobile attirés par le secteur accueillant les nouvelles stations ont été transférés vers le nouveau tronçon de métro. Ces résultats ont pu être utilisés afin d’estimer que quotidiennement, c’est environ 600 000 km de déplacements en automobile qui pourraient être évités et effectués via les nouveaux projets. Ceci se traduirait par une réduction annuelle des émissions de gaz à effet de serre d’environ 35 000 tonnes eCO2. Cette réduction représente 1,9 % des cibles de réduction liées au secteur des transports routiers des émissions de gaz à effet de serre à l’échelle de la collectivité montréalaise. Cette part pourrait également augmenter suite à la densification potentielle du territoire de l’est de Montréal découlant des efforts de revitalisation qui y seront effectués dans les prochaines années, menant à une utilisation accrue des transports en commun et à une diminution des distances de déplacement. Dans cet essai, un premier axe de recommandation vise l’amélioration des méthodes de prévision du transfert modal, notamment via une collecte de données à plus grande échelle et incluant une plus grande variété de sources. Un second axe vise l’augmentation du transfert modal via le renforcement du concept de mobilité intégrée offrant des services complémentaires et diversifiés aux citoyens, comme les transports en commun, les modes de micromobilité et les transports partagés.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».