Reconversion écologique et socialisation des retraites : pour une politique industrielle du XXIe siècle
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une analyse des scénarios possibles au Québec pour assurer la reconversion écologique du secteur des transports collectifs. La réflexion sur l'avenir des politiques industrielles doit en effet intégrer l'impact des changements climatiques et de la réduction de la disponibilité des énergies fossiles. Au Québec, le modèle de développement a toujours intégré la question de l'indépendance énergétique, et plus récemment des énergies renouvelables, à la réflexion sur le modèle de développement. L'apport de la recherche consiste à évaluer, dans une perspective globale pour l'ensemble du secteur et pour le Québec dans son ensemble, les enjeux de l'électrification du transport collectif, autant à l'intérieur des agglomérations que pour le transport entre les pôles régionaux. L'analyse des enjeux de l'électrification du transport collectif porte également sur les modes de financement possibles à l'intérieur du système de retraite au Québec, que ce soit dans le cadre actuel des politiques de placement des régimes de retraite ou encore à travers la création d'outils financiers particuliers comme cela a été fait dans d'autres pays.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".