L’état de l’énergie au Québec 2015
Bibliographic record
Abstract
Au moment où de grandes décisions doivent se prendre en matière d’énergie, un constat navrant s’impose : au pays, les informations sur les systèmes énergétiques sont éparpillées, difficiles d’accès et manquent parfois de cohérence. Ainsi, bien que le Canada soit le cinquième producteur d’énergie au monde, les gouvernements provinciaux et fédéral ne fournissent pas d’accès global et structuré aux données sur l’énergie. Cette situation peut limiter considérablement notre compréhension du secteur, affecter les perceptions et même compromettre la prise de décision sur les enjeux rencontrés. C’est d’ailleurs pour apporter un meilleur éclairage sur ce secteur que la Chaire de gestion du secteur de l’énergie de HEC Montréal lançait en décembre dernier la toute première édition de l’ État de l’énergie au Québec .
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".