Évaluation de l'impact de la mise en service d'une infrastructure de transport en commun sur l'évolution dans le temps des émissions de gaz à effet de serre d'une ville : étude du cas de la Canada Line du SkyTrain de Vancouver
Bibliographic record
Abstract
Le secteur du transport est un vecteur de changements considérable pour répondre aux enjeux de durabilité et de résilience de nos sociétés. Il s’agit du deuxième secteur émettant le plus de GES au Canada, dont une large part découle de l’usage des voitures individuelles. Pour limiter leur circulation, le développement d’infrastructure de transport en commun est un moyen efficace. Cependant, de telles infrastructures engendrent des effets indirects sur les émissions de GES en raison de leur interdépendance avec le tissu urbain et ses caractéristiques socio-économiques. Ce mémoire de recherche vise ainsi à évaluer l’impact de la mise en service d’une infrastructure de transport en commun sur l’évolution dans le temps des émissions de GES d’une ville. Le cas de la Canada Line du SkyTrain de Vancouver a été analysé. Le contrôle synthétique est la méthodologie retenue pour effectuer cette étude. C’est l’une des contributions de cette recherche à la littérature existante, dont les études n’évaluent généralement que les effets directs d’une infrastructure de transport à partir des émissions évitées par le transfert modal de passagers. La collecte des données analysées a été effectuée sur les bases de données ouvertes de villes canadiennes et de Statistique Canada. Il s’agit des émissions de GES en équivalent CO2, du PIB, des revenus de la taxe sur l’essence et les carburants, des investissements en construction, du nombre d’habitants et de leurs habitudes de transport dans les villes du groupe de contrôle. Les résultats montrent que la mise en service de la Canada Line a engendré une augmentation d’environ 8,6 % des émissions de GES de Vancouver en 2011. Cette hausse pourrait s’expliquer par le redéveloppement des quartiers autour des stations de l’infrastructure au détriment de leur embourgeoisement, accentuant l’étalement urbain. Pour qu’un investissement dans un moyen de transport durable réduise efficacement les émissions de GES sur le long terme, les interactions entre le transport, l’immobilier et les caractéristiques socio-économiques d’un environnement bâti devraient être prises en compte. Des études avec davantage de précision spatiale permettraient de mieux comprendre l’imbrication des changements sociaux, économiques et environnementaux générés par une infrastructure de transport et affectant les émissions de GES d’une ville. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Émissions de gaz à effet de serre; infrastructure de transport en commun; mobilité durable; immobilier durable; ville durable; contrôle synthétique; changements climatiques.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".