Carbonature : modèle d’estimation des stocks de carbone à l’échelle des municipalités du Québec.
Bibliographic record
Abstract
Les municipalités sont appelées à jouer un rôle important dans la conservation des milieux naturels et la lutte aux changements climatiques, notamment à travers la planification de l’aménagement du territoire. Le développement d’outils réglementaires basés sur des principes d’écofiscalité constitue l’une des avenues prometteuses pour assurer le financement des mesures de conservation et de mise en valeur des infrastructures naturelles qui contribuent à la capture et à la séquestration du carbone sur le territoire. Cependant, l’utilisation d’outils cartographiques nécessaires à cette planification n’est pas toujours démocratisée, en partie à cause des coûts parfois prohibitifs liés au recrutement d’experts en géomatique ou à l’acquisition de données pertinentes pour chaque territoire. Mandatée par la SNAP Québec, une équipe de l’INRS a travaillé sur la conception d’un modèle d’estimation des stocks de carbone à l’échelle des municipalités du Québec, basée sur des données géospatiales gratuites et facilement accessibles. Dans ce contexte, une revue de littérature a permis d’identifier et de sélectionner des données récentes, gratuites, accessibles, et de qualité, pour réaliser une cartographie détaillée des territoires municipaux. Au total, 16 classes d’occupation des sols ont été définies et subdivisées en quatre catégories de canopée pour mieux capturer la variabilité des paysages. Les meilleures valeurs d’estimation des stocks de carbone pour chaque milieu ont été colligées à partir de la littérature scientifique, en privilégiant les études réalisées dans le sud du Québec, dans l’est du Canada et dans des régions tempérées. Quatre compartiments ont été retenus pour dresser le portrait du carbone stocké à l’échelle municipale : le sol, la biomasse aérienne, la biomasse souterraine et la biomasse morte. Le modèle a été appliqué avec succès sur les municipalités de Varennes et de Victoriaville, ce qui a permis d’obtenir des valeurs d’estimations de stocks de carbone sur leur territoire. Le modèle repose sur des principes scientifiques récents et robustes, mais certaines limites doivent être considérées pour interpréter les résultats adéquatement. Le modèle pourra éventuellement être intégré dans un outil libre d’accès, tel que R ou QGIS, pour être facilement utilisé par l’ensemble des municipalités du Québec qui souhaitent estimer les quantités de carbone stockées sur leur territoire et identifier les zones à fort potentiel de conservation. Cette initiative soutient la gestion environnementale et les politiques de développement durable, en offrant aux municipalités un cadre stratégique pour augmenter le stockage de carbone localement. Le présent rapport constitue une étape importante vers des pratiques de gestion durable et d’écofiscalité, tout en encourageant de futures recherches pour optimiser l’estimation des stocks de carbone à l’échelle locale.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".