Enjeux sociopolitiques du développement des smart grids au Québec : visions divergentes et contestations
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise porte sur les enjeux sociopolitiques du développement des technologies smart grids au Québec. Les réseaux d'électricité intelligents, ou smart grids, réfèrent à l'ajout de technologies de l'information et de la communication aux réseaux électriques actuels. Cette étude de cas exploratoire analyse le développement des smart grids au Québec depuis 2004 afin d'identifier quel modèle de développement des réseaux intelligents est priorisé et dans quelle mesure ce modèle tient compte des dimensions économiques, environnementales et sociales d'un choix technologique. La perspective théorique de la mise à l'agenda des enjeux publics sert d'heuristique afin de contextualiser cette période, préalable à la formulation de politiques publiques, où des visions concurrentes de l'enjeu du développement des smart grids sont mises de l'avant et défendues par les acteurs impliqués dans ce débat. Nous postulons que deux modèles de développement des smart grids sont mis de l'avant, soit un modèle hardpath, caractéristique du système centralisé actuel, et un modèle softpath, favorable à la décentralisation des réseaux d'électricité et à un approvisionnement en électricité provenant d'énergies renouvelables. Nous émettons, plus précisément, deux hypothèses. 1) Les acteurs institutionnels (Hydro-Québec, avec l'appui gouvernement du Québec) priorisent le modèle hardpath du développement des smart grids, et ce modèle oriente le développement des réseaux intelligents à ce jour. 2) Les acteurs non institutionnels (acteurs industriels, acteurs en recherche et innovation et acteurs sociaux et environnementaux) priorisent plutôt un modèle alternatif plus en lien avec le softpath. Ce mémoire est fondé sur une analyse documentaire, une analyse médiatique et seize entretiens semi-dirigés auprès d'acteurs impliqués dans la discussion sur le développement des réseaux intelligents au Québec. L'analyse des entretiens témoigne de la prédominance du modèle harpath à l'égard du développement des smart grids au Québec. Il appert également que les acteurs non institutionnels s'opposent au déploiement des smart grids dans ses paramètres actuels et que certains d'entre eux priorisent effectivement un modèle plus en lien avec les caractéristiques du softpath. Cette étude met aussi en exergue une opposition manifeste contre les technologies smart grids en général, de la part de certains acteurs sociaux et environnementaux. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réseaux intelligents, smart grids, Québec, Hydro-Québec, hardpath, softpath, politiques publiques.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 teacher head, 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".