Un modèle intégré de la demande totale d'énergie. Application à la province de Québec
Bibliographic record
Abstract
A cause du cadre réglementaire et des politiques gouvernementales qui s'appliquent à la demande d'énergie, celle-ci a reçu beaucoup d'attention de la part des développeurs de modèles. Dans cet article, je présente un modèle intégré de la demande totale d'énergie. Les principaux déterminants sont les prix relatifs des sources d'énergie (charbon, électricité, gaz naturel et pétrole), le niveau d'activité économique, la formation des ménages et la température. Des effets dynamiques permettent à la demande de s'ajuster dans le temps. Ce modèle économétrique est appliqué à trois secteurs de l'économie québécoise: résidentiel, commercial et industriel. L'échantillon va de 1970 à 1997. La présentation des résultats fait ressortir les rôles joués par les élasticités-prix et revenus de court et de long terme. Ce modèle est d'usage facile pour fin de simulation et de prévision et des exemples sont présentés tout en fournissant des indicateurs de performance en tant qu'outil de prévision.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".