Analyse de la gestion des matières dangereuses résiduelles de type liquide combustible selon une approche 3RV-E au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet essai est d’évaluer la gestion des matières dangereuses résiduelles, en s’intéressant plus particulièrement aux liquides combustibles, au Québec. La consommation grandissante de biens par les ménages entraîne en fin de procédés une pression sur la production de matière dangereuse résiduelle. Une mauvaise gestion de ces matières peut engendrer différents problèmes, tels que la contamination des sols et des cours d'eau, des incendies, des explosions, des risques pour la santé et la sécurité, ainsi que des catastrophes environnementales. Les matières dangereuses résiduelles de type liquide combustible sont employées dans différents secteurs d’activités, ce qui complique leur suivi. Divers organismes ont publié des bilans pour évaluer la gestion de ces matières. L’analyse de ces bilans établie que plusieurs initiatives de gestion des MDR sont en harmonie avec la hiérarchie des 3RV-E (réduire, réemployer, recycler, valoriser et éliminer). La gestion des huiles usagées par la Société de gestion des huiles usagées est un exemple convaincant de cela. Toutefois, ces programmes concernent qu’une partie des matières dangereuses résiduelles de type liquide combustible. De nombreux résidus de type liquide combustible sont simplement incinérés sans récupération d’énergie, enfouis ou utilisés comme source d’énergie sans privilégier la hiérarchie des 3RV-E. Dans le but de proposer une saine gestion des matières dangereuses résiduelles, les principales recommandations sont : la mise en place d’initiatives visant la réduction à la source de ces matières, l’inclusion de ces matières dans la Politique québécoise de gestion des matières résiduelles afin de développer un programme dédié à leur récupération et à leur valorisation, la mise à jour des secteurs soumis aux obligations de déclaration de ces matières, l’amélioration du suivi de ces matières, la sensibilisation et la formation des citoyens aux risques associés aux matières dangereuses et l’augmentation du financement des cégeps et des universités pour le développement de techniques innovantes visant à traiter ces matières. Cet essai s’adresse, entre autres, aux ministères et organismes gouvernementaux pour des opportunités de modification règlementaire, aux industries, aux cégeps et universités, ainsi qu’aux citoyens.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".