Modélisation de scénarios de mobilité sur la carte carbone deMontréal
Notice bibliographique
Résumé
Dans son Plan Climat, Montréal vise la carboneutralité en 2050, ciblant les secteurs les plus émetteurs. Dans ce cadre, la Chaire de recherche du Canada sur la mesure de l’impact des activités humaines sur les changements climatiques de l’ÉTS développe la Carte Carbone : un outil à haute résolution spatiale et temporelle permettant de quantifier les émissions de GES et de simuler l’impact de scénarios de réduction, à des fins de sensibilisation et d’aide à la décision. Cette étude contribue au développement de méthodes de modélisation de scénarios de mobilité pour la Carte Carbone. Quatre scénarios en particulier ont été développés : promotion des modes actifs et promotion du covoiturage, électrification des véhicules et usage de carburants plus propres. Une méthodologie combinant l’Enquête Origine-Destination, le modèle de circulation AIMSUN et le modèle d’émissions MOVES a été appliquée à l’arrondissement de Saint-Laurent pour calculer les réductions d’émissions de CO2 associées. Les résultats indiquent que l’électrification accélérée de la flotte automobile est le scénario le plus efficace avec 12 % de réduction, tandis que la combinaison de tous les scénarios permet d’atteindre 20,72 %. Certains scénarios globalement bénéfiques entraînent toutefois une hausse de la congestion sur certaines sections du réseau. Les méthodes proposées constituent une première base pour la modélisation de scénarios de mobilité sur la Carte Carbone. L’intégration de données de mobilité plus récentes et projetées temporellement et la diversification des scénarios simulés seront nécessaires pour améliorer la fiabilité des résultats.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».