Analyse des interactions entre les marchés primaire et secondaire de l’aluminium au Québec : une approche par l’analyse des flux de matières
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte mondial de transition vers une économie sobre en carbone, l’aluminium s’impose comme un matériau stratégique grâce à sa légèreté, sa durabilité et surtout sa recyclabilité quasi infinie. Le Québec, avec son électricité issue majoritairement de sources hydrauliques, détient un avantage considérable dans la production d’aluminium primaire à faible empreinte carbone. Toutefois, cette performance environnementale ne se reflète pas encore pleinement dans le développement du marché de l’aluminium secondaire, ni dans l’intégration systémique des flux de matières dans une logique d’économie circulaire. Ce mémoire a pour objectif d’évaluer dans quelle mesure l’intégration des marchés de l’aluminium primaire et secondaire peut contribuer à renforcer la circularité de la filière au Québec. Pour ce faire, une approche méthodologique basée sur l’Analyse de Flux de Matières (AFM) est mobilisée, à l’aide du logiciel STAN. L’étude propose ainsi une cartographie complète et cohérente des flux physiques d’aluminium pour l’année 2019, depuis l’importation de la bauxite jusqu’à la gestion des rebuts post-consommation, en passant par les étapes de transformation et d’utilisation. Les résultats révèlent une forte dépendance au marché international : environ 80 % de l’aluminium primaire produit est exporté sous forme brute, tandis que la capacité locale de recyclage des rebuts post-consommation reste très limitée. Les pertes de matière dans la chaîne de valeur sont principalement liées à l’insuffisance d’infrastructures de traitement, à l’exportation des déchets vers les États-Unis, et à la faible valorisation industrielle de l’aluminium recyclé dans la province. L’analyse met également en évidence un manque d’interconnexion entre les différents segments du cycle de vie de l’aluminium, freinant la transition vers une véritable économie circulaire. Cette recherche apporte une contribution originale en combinant l’analyse quantitative des flux de matières avec une réflexion sur les politiques publiques, les incitatifs économiques et les obstacles structurels à surmonter. Elle propose des pistes concrètes pour renforcer l’intégration des marchés : développement de filières locales de recyclage, amélioration de la traçabilité des matériaux, stimulation de la demande en aluminium secondaire et renforcement de la gouvernance circulaire. Toutefois, l’étude présente certaines limites, notamment liées à la disponibilité et à la qualité des données. Les incertitudes statistiques ont nécessité une réconciliation des données à l’aide de l’outil STAN, mais l’absence d’un système intégré de suivi en temps réel limite la précision de certaines estimations. De plus, l’analyse s’appuie principalement sur l’année 2019 en raison de l’homogénéité et de la cohérence des données disponibles à cette date, ce qui peut restreindre la portée temporelle des résultats. Ces limites soulignent l’importance de mettre en place des mécanismes de collecte de données plus robustes pour soutenir les futures démarches d’évaluation des flux de matières.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».