Comment concilier transition numérique et transition écologique?
Bibliographic record
Abstract
Le numérique est l'une des forces majeures de transformation de nos sociétés, et l’un des principaux leviers de la croissance et de la compétitivité des entreprises au Québec. Or, l’empreinte environnementale du secteur est souvent sous-estimée par ses utilisateurs et les pouvoirs publics qui voient les applications numériques sous l’angle de la dématérialisation. En effet, malgré les gains d’efficacité énergétique de cette industrie, la multiplication des objets connectés et l’explosion des usages contribuent à la hausse des émissions de gaz à effet de serre et de la demande en ressources, au moment même où la lutte aux changements climatiques demanderait un effort considérable pour les faire diminuer. Le but de cet essai est d’évaluer les trajectoires d’évolution possibles au Québec pour concilier transition numérique et transition écologique à l’horizon 2040. Pour ce faire, une analyse prospective est réalisée à partir de la synthèse des principaux enjeux connexes aux deux transitions. Ces éléments sont décrits puis intégrés à une série d’hypothèses d’évolution au sein d’un tableau morphologique. De cette analyse systémique découlent quatre scénarios prospectifs contrastés pour le Québec en 2040. Ceux-ci explorent des avenirs radicalement différents et permettent d’illustrer l’étendue des évolutions possibles. À la lumière des enjeux identifiés et de leur manifestation à travers les scénarios prospectifs, des recommandations sont formulées pour amorcer la démarche d’une convergence entre les deux transitions au Québec. Notamment, cet essai propose de réutiliser les scénarios développés pour nourrir des arènes de discussion multidisciplinaires et multiacteurs afin d’identifier collectivement les trajectoires souhaitables et celles que l’on veut éviter. Il y est également suggéré d’accompagner les stratégies de transition d’indicateurs pour quantifier les besoins en énergie et en ressource, d’établir un cadre de contrôle des données personnelles et de prendre en compte le contexte québécois particulier.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".