Véhicules zéro émission et lutte contre les changements climatiques: survol des tendances et politiques à l’échelle mondiale
Bibliographic record
Abstract
Le secteur des transports est le deuxième principal émetteur mondial de gaz à effet de serre.Depuis les cinq dernières années, l’électrification des transports et la question des voitures électriques sont devenues des enjeux très en vogue dans le cadre des négociations climatiques internationales, autant auprès desgouvernements centraux que noncentraux. D’ailleurs, la province de Québec est de ceux exerçant un grand leadership en matière d’électromobilitéà l’échelle mondiale.Cette note de recherche fait un état des lieux des principaux engagements internationaux et des nombreuses initiatives et tendances mondiales dans le secteur de l’électrification des transports. Elle explore égalementdes cas de gouvernements centraux et non centraux, tels la Norvège, l’État de la Californie et l’Écosse,ayant développé des politiques innovantes en matière d’électromobilité. Finalement,elle identifieles bonnes pratiques applicables au Québec.Parallèlement, cette note de recherchetémoigne dela marge de manœuvre ainsi que de l’éventail de possibilités dont disposent les gouvernements non centraux pour participer à l’édification du complexe de régimes internationauxtraitant des changements climatiques.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".