Développer la bioénergie pour atténuer les gaz à effet de serre dans les collectivités nordiques et autochtones du Canada
Bibliographic record
Abstract
"Les collectivités nordiques, dont la plupart sont autochtones, font face à de nombreux défis, notamment le coût élevé et fluctuant de l’énergie. Le manque d’accès à une énergie stable et abordable limite le développement économique et augmente le stress environnemental dans de nombreuses collectivités isolées dans le Nord canadien. Il existe environ 200 collectivités isolées qui ne sont pas connectées au réseau électrique nordaméricain, et qui dépendent du diesel pour répondre à leurs principaux besoins en électricité et en chauffage (Ressources naturelles Canada, 2018). En 2020, 682 millions de litres de diesel ont été utilisés pendant l’année pour la production d'énergie dans les collectivités hors réseau (Pembina Institute, 2020). Ceci représente des émissions de deux millions de tonnes équivalent CO2 par an pour une population d’environ 200 000 habitants. On parle donc de 10 tonnes équivalent CO2 par personne et par an, soit plus du double du Canadien moyen, qui génère 4,1 tonnes équivalent CO2 par an en électricité et en chauffage domestique (Statistique Canada, 2018). [...]"
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".