Politique énergétique 2030 du Québec : l’étonnante absence d'une stratégie de transport soutenable
Bibliographic record
Abstract
Suite à un texte paru dans le Soleil le 7 avril 2016 intitulé « L’avenir contraint de l’énergie éolienne au Québec » (Saucier et al., 2016), huit chercheurs du Collectif scientifique sur la question du gaz de schiste, se questionnent sur l'ambition et les orientations stratégiques de la Politique énergétique du Québec (PEQ) 2030 en matière de transport. Les auteurs partent du constat que le Québec prévoit d'importants surplus d'électricité renouvelable (8,3 TWh par an jusqu'en 2023) et que ce potentiel serait largement suffisant pour décarboniser totalement le parc automobile. Pourtant, malgré les beaux objectifs de la PEQ 2030, aucune vision et aucun plan concret de déploiement structuré ne sont proposés par le gouvernement pour y parvenir. Pourquoi le Québec ne développe-t-il pas un plan d'électrification des transports responsable, ambitieux et novateur comme il a su s'affirmer il y a cinquante ans, lorsqu'il a décidé de déployer sa filière hydroélectrique ? Telle est la question de fond posée dans cet article.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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 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".