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Enregistrement W7067254463

Les marchés volontaires de crédits carbone au Québec : quels impacts dans la lutte aux changements climatiques ?

2024· other· fr· W7067254463 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian and Buddhist Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeEnvironmental policyRural development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans un contexte où les marchés volontaires du carbone sont à pleine croissance à travers le monde, l’objectif de cet essai est de recenser les meilleures pratiques de compensation carbone à l’internationale et d’évaluer les pratiques des principaux organismes de compensation québécois à l’aide d’une grille multicritère. Alors que de plus en plus d’entreprises se fixent des objectifs de carboneutralité, l’utilisation des crédits carbone dans les stratégies de décarbonation s’intensifie. Dans un marché volontaire non réglementé, le recours à ces crédits implique des enjeux de fiabilité multiples. L’intégrité environnementale des crédits carbone peut effectivement être minée par des problèmes d’additionnalité, de permanence et de mesurabilité selon le type de projet. L’analyse multicritère de quatre organismes de compensation québécois démontre que des efforts sont faits pour assurer le respect des principes fondamentaux de la compensation carbone. Toutefois, leur application est incomplète et elle varie d’un organisme à l’autre, et ce, malgré le fait que la plupart d’entre eux sont reconnus par des standards internationaux de certification. À cela s’ajoute le constat que les crédits carbone qui atteignent les plus hauts niveaux de performance conservent tout de même une part d’incertitude et que leur intégrité environnementale est difficile à assurer hors de tout doute. Au-delà de ces lacunes, ils peuvent toutefois contribuer à générer des co-bénéfices socio-économiques et environnementaux ainsi que stimuler l’innovation technologique. L’intérêt grandissant pour les mécanismes de compensation carbone et l’évolution constante des méthodologies et des pratiques amélioreront probablement l’efficacité de cet outil dans le futur. Pour l’instant, les résultats de l’analyse suggèrent une utilisation prudente du mécanisme de compensation carbone dans les stratégies de lutte aux changements climatiques. Le marché volontaire est un outil parmi plusieurs pour effectuer la transition vers la sobriété carbone, mais il comporte des imperfections qui doivent être prises en compte. Les méthodes employées par les organisations pour réduire leur empreinte carbone doivent donc limiter l’utilisation des crédits carbone et favoriser l’élimination et la réduction à la source.

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)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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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