Bibliographic record
Abstract
Le respect du pacte vert européen et des accords de Paris implique de parvenir à la neutralité carbone d’ici 2050.Cette thèse étudie, à travers trois chapitres, le rôle de l’hydrogène dans la transition énergétique. Les deux premiers chapitres abordent chacun un défi lié au déploiement de l’hydrogène dans le secteur des transports, tandis que le troisième aborde le stockage à base d'hydrogène dans le marché de l'électricité. Le premier chapitre développe un modèle théorique étudiant les conditions pour la transition vers un secteur des transports routiers à faible niveau d’émissions carbone. Les résultats suggèrent qu’aucun producteur vert ne peut entrer sur le marché lorsque les consommateurs ont des informations limitées sur l'origine de l'hydrogène. Un label pour l'hydrogène vert permet à plusieurs technologies de production de coexister, alors que l’utilisation de restrictions verticales est préférable pour la société. Le deuxième chapitre s'appuie sur une stratégie empirique pour étudierla diffusion des véhicules verts dans les flottes publiques en Californie entre 2012 et 2019. Ces flottes suivent un équilibre de diffusion de l’innovation qui semble être limité par des instruments de régulation. Les résultats suggèrent que les bonus sont peu efficaces pour promouvoir l’achat public de véhicules verts. Les réglementations d’injonction et de contrôle semblent donc plus adaptées que les instruments de marché pour les achats publics. Le troisième chapitre construit un modèle du marché de l’électricité étudiant l’investissement dans l’énergie solaire et son stockage. Le modèle est calibré avec des données du Québec. Le gouvernment peut choisir entre une régulation par les quantités ou les prix. Compte tenu des coûts et de l’efficacité actuels, le stockage d’hydrogène n’est jamais possible. Pour que les consommateurs investissent dans du stockage décentralisé et que le réseau ait des bénéfices, une réduction des coûts d’exploitation du réseau est nécessaire.Le surplus des consommateurs et le bien-être social sont toujours plus importants avec une régulation par les quantités. Celle-ci est compatible avec du stockage centralisé.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".