Mesure et réduction de l’empreinte carbone d’une élection générale québécoise
Notice bibliographique
Résumé
L’atteinte des objectifs de l’Accord de Paris et l’atténuation des changements climatiques d’ici 2100 nécessitent une réduction substantielle des émissions de gaz à effet de serre (GES). Tous les secteurs économiques sont concernés par ces objectifs de réduction de GES. Le processus électoral n’y échappe pas et très peu d’études existent sur le sujet. L’objectif de cette étude est de quantifier l’empreinte carbone d’une élection générale québécoise. Pour y parvenir, cette recherche s’est basée sur les principes de la norme ISO 14064-1 et des méthodes de calcul issues de diverses sources provinciales et internationales pour effectuer la quantification des émissions. Un scénario avec cinq moyens de réduction a été aussi analysé. Les moyens sont : 1) la réduction de 15% des achats de matériel électoral ; 2) la formation du personnel en mode virtuel ; 3) les déplacements de fonction en véhicule électrique ; 4) le transport avec des fournisseurs ayant une flotte de camions électriques ; 5) le déplacement de personnes votantes en transport actif. Selon ce scénario, Élections Québec appliquerait les moyens proposés pour atteindre la cible de réduction du gouvernement du Québec de 37,5 % des émissions de GES d’ici 2030 par rapport à celles de 1990. L’empreinte carbone des élections calculée pour 2018 et 2022 était de 2 212 t éq. CO2 et 3 036 t éq. CO2, respectivement. Les résultats montrent que les déplacements des personnes votantes ont contribué en 2018 et 2022 respectivement à 76 % et 56 % aux émissions totales de GES des élections générales québécoises. Une importante différence a été observée pour le poste « Matériel » qui a varié de 3 % des émissions totales en 2018 à 27 % en 2022, en raison des mesures sanitaires de la COVID-19. L’étude a révélé aussi que la densité des personnes votantes sur le territoire a un effet significatif sur les émissions de GES associées aux élections. Les plus grandes distances ont été parcourues dans les circonscriptions à plus faible densité. Les résultats du scénario montrent que Élections Québec pourrait atteindre jusqu’à 35 % de la cible de réduction de 37,5 % du gouvernement du Québec si elle arrive à : améliorer sa politique d’approvisionnement avec une réduction de 15 % des achats de matériel électoral ; (b) réaliser des formations à distance pour le personnel électoral ; (c) utiliser des véhicules zéro émission pour les déplacements de fonction ; (d) engager des fournisseurs de transport ayant des camions électriques ou hybrides ; (e) faire une campagne de sensibilisation pour inciter 10 % de personnes votantes à utiliser le transport actif au détriment de l’automobile. Ce travail servira à alimenter les réflexions au niveau de Élections Québec en matière d’actions à mettre en œuvre pour réduire l’empreinte carbone des prochaines élections. Il contribuera aussi à enrichir la littérature sur l’empreinte carbone d’une élection qui est marquée par une carence d’études scientifiques sur les émissions de GES produites par une élection à travers le monde. Les résultats de ce travail pavent la voie pour d’autres études afin de réduire les incertitudes sur les inventaires d’émissions de GES d’élections générales. Ils serviront également à ajuster les moyens pour réduire les émissions de cet exercice essentiel en démocratie.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».