La gestion du carbone dans les organisations québécoises
Bibliographic record
Abstract
Le réchauffement planétaire causé par l’humain est une réalité de moins en moins contestée. Ses impacts actuels sont déjà perceptibles un peu partout sur la planète et ses impacts potentiels sont très sérieux. L’accord de Kyoto fait partie des mesures d’atténuation mises en place par les humains au niveau international. En Europe, un système de plafond-échanges a été mis en place pour réduire les GES et il fonctionne bien. Mais aux États-Unis et au Canada, il n’existe pas de tels systèmes nationaux obligatoires de contrôle et réduction des GES. Les organisations ne font donc pas d’efforts en ce sens. Mais elles doivent commencer à le faire maintenant car, tôt ou tard, elles y seront contraintes. Et en plus, les impacts à venir sur leurs activités, produits et services sont énormes. Les risques sont autant physiques qu’économiques. Les dirigeants des organisations doivent mettre en place la gestion du carbone qui n’est pas seulement le fait de quantifier et réduire les émissions de GES. La gestion du carbone comporte en effet des aspects financiers et stratégiques importants pour une organisation qui veut assurer une transition en douceur vers une société restreinte en carbone dans une optique de prévention plutôt que de réaction.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".