Encadrer les livraisons à domicile pour réduire les impacts négatifs du commerce de détail électronique dans les villes
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche vise à documenter les défis urbains associés au commerce de détail électronique, notamment en ce qui a trait aux impacts environnementaux, à la congestion et aux conflits d’usage des voies publiques causés par les livraisons de colis à domicile. Il vise à répertorier les pistes de solutions pour en atténuer les impacts. Pour ce faire, trois types d’informations sont mobilisés. La première source d’information repose sur une revue de littérature exploratoire portant sur la littérature scientifique et la littérature grise associées aux livraisons à domicile qui découlent du commerce en ligne et leurs répercussions locales. La deuxième provient d’une collecte de données primaires effectuée par une enquête inédite auprès de la population de la région métropolitaine de recensement (RMR) de Montréal au printemps 2024. La troisième source d’information provient d’une activité de consultation des principaux acteurs de l’industrie de la livraison sur le territoire de Montréal réalisée à l’hiver 2024. Les données et les études que nous avons consultées montrent que la consommation en ligne est un phénomène en croissance et que les livraisons à domicile sont en augmentation. La livraison de colis demeure toutefois un objet de recherche relativement peu documenté. Les impacts nets sur l’environnement et sur l’économie de la consommation en ligne et des livraisons sont également complexes et parfois ambigus. Notre enquête auprès de la population de la région métropolitaine de Montréal a permis de déterminer que les habitant∙es du secteur reçoivent en moyenne 0,26 colis par jour, pour un total de plus de 900 000 livraisons par jour. Nos estimations incluent notamment les livraisons de repas à domicile, les journaux livrés à domicile et les colis livrés à des fins de consommation personnelle sur des lieux d’emploi. Ces éléments sont généralement négligés dans les enquêtes sur le sujet. Nos estimations montrent que l’effet combiné des habitudes de consommation des nouvelles générations et de leur vieillissement éventuel devrait accroître le recours à la consommation en ligne dans les prochaines années. En dépit de l’importante croissance observée dans le secteur du commerce électronique, les modes de consommation traditionnels demeurent toutefois dominants dans les habitudes de consommation et devraient le demeurer à moyen terme. Parmi les solutions pour favoriser des modes de livraison durables, les redevances sur les livraisons suscitent peu d’enthousiasme auprès des entreprises de livraison de la région de Montréal et celles-ci ne font pas confiance aux gouvernements locaux pour gérer ce type de mesure. Les investissements dans les infrastructures de logistique urbaine offrent quant à eux des bénéfices intéressants, et font davantage consensus auprès des transporteurs. Une base de données fiable apparait dans tous les cas être une condition essentielle pour suivre les pratiques, en mesurer adéquatement les impacts et proposer éventuellement des mesures adaptées et consensuelles pour favoriser la transition vers une mobilité plus durable. Les mesures mises en place devraient viser l’atteinte de cet objectif.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".