GAZ NATUREL RENOUVELABLE : ENJEUX CLIMATIQUES ET ÉCOLOGIQUES ET POTENTIEL DE PRODUCTION AU QUÉBEC
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a été réalisée à la demande de la Table Énergie du Front commun pour la transition énergétique, financée par la Fondation familiale Trottier et réalisée par Marc Dionne, étudiant à l'Institut des sciences de l'environnement de l'Université du Québec à Montréal (UQAM), sous la supervision d'Éric Pineault professeur à l'Institut.L'auteur remercie les membres du comité aviseur du Front commun pour la transition énergétique, Carole Dupuis, Bruno Detuncq et Jean-François Boisvert, qui l'ont soutenu tout au long de ses travaux.Il tient aussi à exprimer sa gratitude aux scientifiques et expert.e.s qui ont partagé leurs connaissances et points de vue lors de la conduite de cette étude.Leurs contributions ont été déterminantes pour appréhender la complexité et les nuances des enjeux entourant le gaz naturel renouvelable.Toutefois, bien que cette étude ait bénéficié de leurs précieux apports, la responsabilité des interprétations, synthèses et conclusions n'engage ni ces personnes ni le Front commun pour la transition énergétique.Elle demeure entièrement celle de l'auteur et de son superviseur, qui accueilleront avec intérêt tout commentaire ou suggestion.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".