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Enregistrement W7116068170 · doi:10.82417/p2ha-w005

An engineering researcher’s journey through the Nunavik energy transition

2025· other· en· W7116068170 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace ÉTS (ETS) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy transitionIndigenousArcticPopulationEnergy supplyElectricityEnergy (signal processing)Energy securityPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isolated and remote Indigenous communities in the Canadian Arctic face major energy transition challenges, but the situation can also present some opportunities for them.Over the last decade, our team has been involved more specifically in the region of Nunavik, which is the northern portion of the province of Quebec. Nunavik has a population of 14,000 (90% of whom identify as Inuit) living in 14 small villages located along the Hudson Bay, Hudson Strait, and Ungava Bay. These Inuit communities are not connected to the provincial power grid, and each one relies on a diesel power plant to supply electricity to the buildings. Space heating is provided from fuel oil furnaces. Due to the local context, the ongoing energy transition resonates differently in Nunavik. Inspiring decarbonization efforts are intertwined with objectives such as self-determination aspirations and energy security issues. In this talk, we will start by summarizing the current energy situation in Nunavik, focusing on climatic, geographical, and social context, energy sources, building characteristics and energy demand profiles, and ongoing initiatives related to the energy transition.We will then discover some of the recent research works related to the energy transition in Nunavik, including ours and that of others. The results from a detailed building monitoring campaign will be described, showing the role of occupants and of envelope thermal anomalies on the energy demand. Other tests conducted in the field will be discussed (e.g., PV, geothermal). Different analyses and simulation results offering decarbonization avenues will be explored, including waste heat recovery options. We will show the importance of qualitative research, for example, with semi-structured interviews and workshops, to inform and guide engineering decisions and research efforts.Research with, for, and by Indigenous communities often requires a different approach or stance than what engineers are used to. We will humbly share some of our personal experiences in that respect.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0500,013
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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