Solutions de réduction des émissions de gaz à effet de serre pour les municipalités québécoises
Bibliographic record
Abstract
Puisque plus de la moitié des émissions canadiennes de GES sont directement ou indirectement liées aux municipalités, il est d’importance majeure que ces dernières posent des actions pour réduire leurs émissions de GES, afin que le Canada atteigne ses objectifs de réduction. La revue des inventaires municipaux déjà réalisés démontre que le transport de la collectivité est majoritairement, pour la province de Québec, la source principale d’émission de GES dans les secteurs municipaux, suivi du traitement des matières résiduelles et des consommations énergétiques des secteurs résidentiel, commercial et institutionnel. L’objectif de cet essai est de fournir aux municipalités un outil pour les aider à se doter d’un plan d’action pour la réduction de leurs émissions de GES. Un tableau qui résume les actions applicables aux municipalités québécoises constitue cet outil. Chacune de ces actions a été mise en lien avec les programmes d’aide technique et financière correspondants.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".