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Record W1140152680

Contribution des bâtiments institutionnels dans l'atteinte de l'indépendance énergétique du Québec et dans la lutte contre les changements climatiques

2015· article· fr· W1140152680 on OpenAlexaboutno aff
Audrey Clermont

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte de lutte aux changements climatiques, la réduction des émissions de gaz à effet de serre doit passer par une diminution de la consommation de produits pétroliers. Le secteur du bâtiment serait l’un des moyens efficaces pouvant permettre une réduction significative de gaz à effet de serre. Durant les dernières décennies, l’ensemble des secteurs d’activités au Québec a fait de nombreux efforts afin d’améliorer le rendement énergétique de leurs bâtiments et réduire la consommation de combustibles fossiles. Contrairement au parc immobilier résidentiel, dont le chauffage provient principalement de l’électricité, les combustibles fossiles sont encore fortement utilisés pour le chauffage des bâtiments institutionnels. Malgré la réduction de la consommation d’hydrocarbures, il est possible de réaliser davantage de gains énergétiques dans le secteur du bâtiment, mais des obstacles demeurent. L’objectif principal de cet essai est d’analyser la conformité des types d’énergies les plus couramment utilisés dans les bâtiments institutionnels selon les principes du développement durable. Le secteur institutionnel québécois regroupe les ministères, organismes et entreprises du gouvernement ainsi que les réseaux public et privé de la santé, des services sociaux et de l'éducation. Les principales sources d’énergies consommées sont l’électricité, le gaz naturel et le mazout, utilisées pour l’éclairage, la climatisation et le chauffage des bâtiments. Dans le but de déterminer le caractère durable de chacune des sources d’énergies à l’étude, une analyse multicritères est effectuée en utilisant les 16 principes de développement durable décrits dans la Loi sur le développement durable. Une note allant de -2, -1, 0, 1, 2 est attribuée pour chacun des principes de développement durable, pour un score maximal de 32 points. 
\nSuite à l’analyse, les résultats ont permis de conclure que l’électricité était la filière énergétique à prioriser, car celle-ci a obtenu une note positive de 15 sur 32, prouvant ainsi son caractère durable. Malgré quelques points négatifs, cette option permet de trouver un juste équilibre entre les trois sphères du développement durable. Le gaz naturel et le mazout ont respectivement reçu une note négative de -4 et de -14, permettant de confirmer leur caractère peu favorable à un développement énergétique durable. Pour viser l’indépendance énergétique dans les bâtiments institutionnels, la principale mesure pouvant être réalisée en ce qui concerne la chauffe est de remplacer l’utilisation du mazout par des énergies renouvelables (la géothermie, le solaire passif et photovoltaïque et l’éolien). Parmi ces filières alternatives, la biomasse forestière résiduelle serait à privilégier pour alimenter les systèmes de chauffage. Par la suite, la province devra peu à peu réduire l’utilisation du gaz naturel en raison de son coût de plus en plus élevé et de ses impacts environnementaux considérables. D’autres recommandations portent sur des pratiques liées à la construction et à la réfection de bâtiments écologiques, à l’implantation de mesures d’efficacité énergétique ainsi qu’à des programmes de formation et de sensibilisation nécessaires à l’évolution des perceptions et des mentalités dans l’industrie du bâtiment.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.582
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations2
Published2015
Admission routes1
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