Analyse socio-économique des secteurs industriels fabriquant, utilisant ou transportant des matières dangereuses au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport de recherche regroupe l'ensemble des éléments nécessaires pour permettre de conduire une analyse socio-économique des secteurs industriels fabriquant, utilisant ou transportant des matières dangereuses au Québec. La présente étude dresse un portrait des secteurs industriels fabriquant, utilisant ou transportant des matières dangereuses au Québec. Elle permet de faire ressortir les spécificités du Québec en termes de types d'industries et leur importance par rapport au Canada. Pour réaliser ce portrait, une base de données unique a été créée. Elle regroupe des informations économiques pour le Québec et aussi pour le Canada pour 23 secteurs industriels (chaque secteur était défini comme un ensemble de codes SCIAN). Cette base de données permet de décrire chaque secteur industriel en fonction des indicateurs suivants : (1) emploi, (2) investissements, (3) production, (4) revenus, (5) coûts, (6) exportations/importations, (7) innovation et (8) environnement. Par la suite, une analyse économétrique a permis de prioriser les secteurs industriels les plus importants en fonction d'indicateurs socio-économiques sélectionnés. Ce rapport se veut être une première analyse des secteurs industriels ainsi que leur priorisation. Le projet de recherche se poursuit. Plus particulièrement, des fiches synthétiques pour les certains secteurs industriels sont en cours de développement et des informations plus précises concernant les matières dangereuses fabriquées, utilisées ou transportées vont y être ajoutées. Ce projet de recherche devrait permettre une meilleure compréhension du tissu industriel québécois et ainsi un meilleur soutien à la prise de décision gouvernementale. Par exemple, lors de l'élaboration de nouvelles mesures réglementaires, le Québec aura en sa possession les indicateurs les plus importants afin d'estimer les impacts socio-économiques de tels changements. Ce rapport est confidientiel. Ce rapport de recherche regroupe l'ensemble des éléments nécessaires pour permettre de conduire une analyse socio-économique des secteurs industriels fabriquant, utilisant ou transportant des matières dangereuses au Québec. La présente étude dresse un portrait des secteurs industriels fabriquant, utilisant ou transportant des matières dangereuses au Québec. Elle permet de faire ressortir les spécificités du Québec en termes de types d'industries et leur importance par rapport au Canada. Pour réaliser ce portrait, une base de données unique a été créée. Elle regroupe des informations économiques pour le Québec et aussi pour le Canada pour 23 secteurs industriels (chaque secteur était défini comme un ensemble de codes SCIAN). Cette base de données permet de décrire chaque secteur industriel en fonction des indicateurs suivants : (1) emploi, (2) investissements, (3) production, (4) revenus, (5) coûts, (6) exportations/importations, (7) innovation et (8) environnement. Par la suite, une analyse économétrique a permis de prioriser les secteurs industriels les plus importants en fonction d'indicateurs socio-économiques sélectionnés. Ce rapport se veut être une première analyse des secteurs industriels ainsi que leur priorisation. Le projet de recherche se poursuit. Plus particulièrement, des fiches synthétiques pour les certains secteurs industriels sont en cours de développement et des informations plus précises concernant les matières dangereuses fabriquées, utilisées ou transportées vont y être ajoutées. Ce projet de recherche devrait permettre une meilleure compréhension du tissu industriel québécois et ainsi un meilleur soutien à la prise de décision gouvernementale. Par exemple, lors de l'élaboration de nouvelles mesures réglementaires, le Québec aura en sa possession les indicateurs les plus importants afin d'estimer les impacts socio-économiques de tels changements. Ce rapport est confidientiel.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".