Équivalence du système de plafonnement et d’échange de droits d’émission de GES au Québec (SPEDE) avec les exigences du fédéral en termes de tarification du carbone
Bibliographic record
Abstract
Le Québec a été la première province au Canada à mettre en œuvre, dès 2013, un marché du carbone avec plafonds d’émissions décroissants dans le temps, le système de plafonnement et d’échange de droits d’émission (SPEDE). Cela s’est fait dans un contexte d’objectifs de réduction d’émissions de gaz à effet de serre (GES) plus ambitieux qu’au Canada, alors que les émissions québécoises par habitant sont les plus faibles de toutes les provinces. Par ailleurs, parce que les émissions non énergétiques représentent une plus grande proportion des émissions au Québec qu’au Canada, il y a moins d’opportunités de miser sur la substitution par des énergies à faible teneur en carbone et sur l’efficacité énergétique. Le gouvernement fédéral a annoncé en 2016 un plan canadien de lutte contre les changements climatiques. Celui-ci propose une tarification du carbone de deux types : une taxe (redevance) sur le carbone dès 2018, pour les produits pétroliers et le gaz naturel utilisés en transport et dans les bâtiments, combinés à un « régime de tarification fondé sur le rendement » (RTFR) pour les grands émetteurs de plus de 50 000 tonnes de CO2 équivalent (tCO2e) par an, pas avant 2019. La question de l’équivalence des approches québécoises et fédérales se pose donc, pour évaluer notamment leur efficacité à réduire les émissions de GES.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".