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Record W6996346719

Scénarios appliqués d’optimisation de la gestion des matières résiduelles en pourvoiries

2018· other· fr· W6996346719 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)NucleofectionLimitingFilter (signal processing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les adeptes des activités de plein air, de chasse et de pêche ont accès à près de 645 pourvoiries au Québec, dont 341 sont membres de la Fédération des pourvoiries du Québec. La plupart d’entre elles sont situées dans des territoires non organisés et ne sont donc pas desservies par un service de collecte des matières résiduelles. Celles qui sont localisées à plus de 100 km d’un grand site d’enfouissement technique ont l'autorisation d'opérer leur propre lieu d'enfouissement en territoire isolé, soit d'enterrer les ordures dans une fosse à proximité de la pourvoirie. Or, les standards environnementaux ont changé : depuis la refonte de la règlementation, les pourvoyeurs ne sont plus autorisés à incendier le contenu d’une fosse à déchets. À ce jour, la gestion des matières résiduelles des pourvoiries est un sujet très peu documenté, tant au niveau provincial que national. Cet essai passe en revue les différentes façons d’opérer la gestion des matières résiduelles des pourvoiries et explore les habitudes de développement durable, que ce soit la gestion des matières recyclables, des matières putrescibles, des résidus de construction, rénovation et démolition, des encombrants ou encore des résidus domestiques dangereux. Depuis 2016, quelques projets pilotes ont permis de recueillir des données sur les flux à gérer, notamment le projet impliquant un regroupement de pourvoiries du Saguenay. Ce projet pilote est bien documenté dans l’essai puisqu’il apporte les données les plus précises sur des pourvoiries de taille moyenne localisées dans un territoire non organisé. L’essai explore les scénarios alternatifs aux méthodes actuelles et passe en revue les facteurs à considérer pour implanter ou améliorer la gestion de chacune des filières de matières résiduelles, tant pour le déchet ultime que pour les matières recyclables. L’essai aborde différentes façons de composter les matières putrescibles, tout en proposant des solutions compatibles avec la proximité des ours. L’essai analyse trois façons distinctes d’opérer la gestion des matières résiduelles en pourvoirie, depuis l'enfouissement complet à l’intégration des options de détournement des recyclables et celles de mise en valeur des putrescibles. Les résultats de l’analyse confirment qu'il n'existe pas une, mais plusieurs options valables pour opérer la gestion des matières résiduelles et qu’il faut prioriser la réduction de l’enfouissement en déviant les matières recyclables et compostables plutôt que d'investir dans une collecte du déchet ultime. Les recommandations visent à optimiser le taux de détournement des matières recyclables et putrescibles, tout en tenant compte de la réalité territoriale et financière des pourvoyeurs.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.091
Threshold uncertainty score0.181

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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