Prendre le virage: perspectives et opportunités découlant du plan canadien sur les émissions industrielles de gaz à effet de serre
Bibliographic record
Abstract
Le futur système canadien de réduction des émissions des gaz à effet de serre imposera aux émetteurs industriels canadiens des cibles de réductions d’intensité de leurs émissions de gaz à effet de serre à partir de l’année 2010. Ces dernières pourront être atteintes par des réductions internes ou par le recours à l’un des mécanismes de conformité prévus. Il sera crucial, pour chacun des grands émetteurs, d’appliquer une stratégie faisant usage du bon mécanisme de conformité, au bon moment. Le présent essai vise à fournir quelques considérations générales, de manière à guider les émetteurs industriels canadiens dans l’élaboration de leurs stratégies. Les réductions internes seront cruciales à court, moyen et long terme pour maintenir la compétitivité des entreprises et abaisser les coûts de conformité. Par ailleurs, à court terme, l’utilisation des crédits pour mesures d’action précoce et le fonds technologique sera un incontournable. À moyen et long terme, le marché du carbone, les crédits compensatoires et le Mécanisme pour un développement propre permettront aux émetteurs canadiens de respecter leurs cibles pour un coût global minimal.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".