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Record W2260841258

Actualisation de la gestion intégrée des zones de récupération des matières dangereuses résiduelles à Hydro-Québec

2012· article· fr· W2260841258 on OpenAlexaboutno aff
Claudia Dallaire

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicUnderground infrastructure and sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion des matières dangereuses résiduelles en entreprise est complexe. Cette gestion doit être réalisée dans un cadre règlementaire très rigoureux et contraignant. De par ses nombreuses activités, Hydro-Québec génère des matières dangereuses résiduelles et se doit de les entreposer et de les gérer convenablement. Le modèle de gestion présentement en place dans l’entreprise est décentralisé et passe par plusieurs étapes. Beaucoup d’intervenants sont impliqués dans cette gestion, occasionnant par le fait même, des anomalies Afin d’optimiser ce processus, les façons de faire doivent être révisées et actualisée en vue de centraliser les opérations vers une même entité et ainsi, réaliser une gestion intégrée des matières dangereuses résiduelles. Le principal objectif de cet essai est de relever les problématiques actuelles au niveau des différentes étapes de récupération des matières dangereuses résiduelles à Hydro-Québec et de proposer des pistes de solutions afin d’en améliorer sa gestion. Ces solutions proposées doivent assurer le maintien de la conformité environnementale de cette activité tout comme l’augmentation de l’efficience de son processus de gestion actuel. Quatre scénarios ont été élaborés et trois d’entre eux analysés afin de faire ressortir un scénario optimal répondant aux principaux objectifs de cet essai. Cette analyse a pris en compte quatre critères soit : l’environnement, l’aspect technique, le volet social et l’économie. Le scénario ayant répondu le mieux à ces critères s’est avéré être une solution de collecte en vrac des matières dangereuses résiduelles. Par ce scénario, il est démontré que des ressources spécialisées d’une seule division prendraient en charge toutes les opérations reliées à la gestion des matières dangereuses résiduelles. Cette gestion ainsi centralisée assurerait une meilleure maîtrise de l'activité et une conformité constante aux exigences légales. Plusieurs pistes d’optimisation s’offrent à ce scénario et il est recommandé de faire un historique réel des matières dangereuses résiduelles collectées dans la première année, afin d’ajuster les visites de sites en fonction des besoins réels.

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.600
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 studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
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 head0.010
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.196 · 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 designObservational
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

Citations1
Published2012
Admission routes1
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