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Record W2231724445

Évaluation de l’impact potentiel de l’implantation d’un réseau de bornes de recharge rapide pour véhicules électriques sur les autoroutes du Québec

2014· article· fr· W2231724445 on OpenAlexaboutno aff
Jean-Martin Proulx

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicRailway Systems and Energy Efficiency
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet essai est de démontrer dans quelle mesure un projet de déploiement de bornes de recharge rapide en bordure des autoroutes du Québec et adapté au contexte de la province peut s’avérer rentable pour la société québécoise dans une perspective de développement durable. Au cours des dernières années, l’électrification des transports au Québec est passée de simple volonté politique à une voie de développement prioritaire pour la province, d’abord pour des raisons économiques, mais également pour des motifs environnementaux. Un élément central de la récente Stratégie d’électrification des transports vise la promotion d’initiatives favorisant l’utilisation des véhicules électriques. Au regard de la faible autonomie de la plupart des véhicules tout électriques et de la structuration des réseaux de recharge actuels, qui misent sur une technologie moins puissante et sur un déploiement à l’intérieur des principales villes de la province, l’implantation de bornes de recharge rapide en bordure des autoroutes du Québec apparaît comme une opportunité intéressante pour inciter l’essor du stock de véhicules tout électriques québécois. Un portrait mondial sur la technologie de la recharge rapide permet d’en exposer les principaux enjeux et surtout de présenter deux retours d’expérience où des bornes de ce type ont été implantées avec un certain succès. En s’appuyant à titre comparatif sur ces deux études de cas et au regard d’une analyse détaillée du réseau autoroutier du Québec ainsi que d’une évaluation des besoins futurs en recharge rapide, un scénario de déploiement de 111 bornes est proposé. Ces équipements de recharge rapide seraient implantés sur les principales autoroutes québécoises à raison de 57 unités en 2014, puis 18 bornes lors des trois années suivantes jusqu’en 2017. L’évaluation du scénario d’implantation proposé est réalisée par une analyse coûts-bénéfices selon le point de vue de la société québécoise. Ses bases méthodologiques visent à intégrer à l’analyse économique des considérations du développement durable. Les coûts du déploiement actualisés en date de 2014 sont évalués à 8 279 892 $, alors que chaque nouveau véhicule électrique à batterie qui se substitue à l’achat d’une voiture conventionnelle présente des retombées bénéfiques nettes actualisées en date de sa mise en circulation de 3130,42 $ pour le Québec. Les bénéfices et les coûts pris en compte incluent les principales externalités environnementales pour lesquelles des données pertinentes sont disponibles. Au regard de ces résultats, il est permis d’illustrer, en fonction du délai de recouvrement souhaité, différents profils de croissance linéaires des véhicules tout électriques dans la province qui seraient minimalement requis afin de rentabiliser ce projet pour la société québécoise. En fonction de ces informations, les décideurs publics sont maintenant mieux outillés pour évaluer la pertinence d’investir les ressources nécessaires à la concrétisation d’un tel projet, dont le potentiel de rentabilité paraît intéressant et réalistement atteignable.

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)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.306
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 studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
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 head0.012
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.182 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
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".

Quick stats

Citations0
Published2014
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