Vers une modélisation améliorée du secteur du transport dans l’inventaire d’émissions de gaz à effet de serre dans la ville de Montréal
Bibliographic record
Abstract
La ville de Montréal publie régulièrement l’inventaire annuel des émissions de gaz à effet de serre (GES) du territoire de l’île de Montréal. L’objectif de cet inventaire est de quantifier et de résumer toutes les émissions de GES survenant sur le territoire au cours de l’année. L’inventaire est divisé en secteurs : transports, sources industrielles (combustion et autres émissions), sources commerciales et institutionnelles sources résidentielles, gestion des déchets et agricultures, foresterie et autres utilisations des terres. Le secteur des transports est le principal contributeur, car il est responsable d’environ 40 % des émissions de GES. \n \nLes inventaires d’émissions de GES sont des outils importants pour identifier les principales activités contributives et pour mesurer l’efficacité globale des plans de réduction des émissions de GES. Cependant, ils impliquent de grandes incertitudes, car les données appropriées ne sont pas toujours disponibles et plusieurs hypothèses doivent être formulées. En effet, dans un monde idéal, chaque mouvement d’une personne produisant des émissions de GES, qu’elle utilise des voitures, des camions, des autobus, des motos, etc. sera enregistré avec la distance parcourue (par la personne) et la vitesse de déplacement, puis il faudrait identifier le moyen de transport avec certaines hypothèses et enfin le multiplier par un facteur d’émission spécifique (masse de GES émis par km) en fonction du type de véhicule. De telles données sur la circulation des véhicules ne sont actuellement pas disponibles et les inventaires des émissions de GES reposent sur des données très incomplètes et approximatives. Alors, l’objectif de ce projet de recherche est d’utiliser les données fournies par l’application MTL Trajet pour enregistrer les mouvements de personnes sur l’île de Montréal pendant un mois afin de fournir des estimations plus précises de la contribution du secteur des transports aux émissions de GES. \n \nLes résultats montrent qu’il y a une différence majeure entre la quantité de GES émis par le secteur du transport routier calculée par la Ville de Montréal et celle calculée à partir de la méthodologie développée dans cette étude. Cette différence est dû aux différente incertitudes et approximations liées aux deux approches. Toutefois, notre recherche présente une méthodologie qui permet d’améliorer la résolution spatiale et temporelle des émissions de GES et qui permet aussi d’analyser les effets des différents facteurs sur ces émissions comme les conditions climatiques. De plus, cette étude présente des pistes d’amélioration en vue d’éliminer les incertitudes sur les résultats et de construire un inventaire d’émissions de GES de transport routier, précis et exact.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| 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".