La rentabilité économique de l'efficacité énergétique pour un distributeur gazier : une analyse bénéfices/coûts
Bibliographic record
Abstract
Dans la vague de la nouvelle politique gouvernementale entourant le développement durable découlant du processus de consultation sur l'énergie au Québec, le gouvernement créa la Régie de l'énergie et l'Agence de l'efficacité énergétique. L'article 72 de la loi sur la Régie de l'énergie mentionne que les distributeurs d'énergie devront déposer et ce, annuellement, un plan de ressources. Le but de ce mémoire est d'orienter la SCGM (Société en Commandite Gaz Métropolitain) dans la planification, la réalisation et l'évaluation de sa politique en efficacité énergétique. Une analyse de rentabilité économique a été menée pour expliquer le contexte particulier dans lequel la SCGM évolue. Selon notre analyse, étant donné la structure de ses coûts, il n'est pas économiquement viable pour la SCGM d'entreprendre des programmes d'efficacité énergétique qui ont pour unique but de diminuer la consommation des clients afin de faire face à un accroissement futur de la demande en énergie. Cependant, pour des raisons autres qu'économiques, la SCGM aurait avantage à inclure et ce, dans certains de ses programmes commerciaux, un volet en efficacité énergétique. Ceci lui permettrait de développer une politique efficace répondant aux besoins de ses clients.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".