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Record W7048746659

L’utilisation de la biomasse forestière comme source d’énergie au Québec : perspectives de réduction des émissions de gaz à effet de serre et de développement durable

2020· other· fr· W7048746659 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic analysisEnvironmental policyEnvironmental effectPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, le secteur de l’énergie (production, transport et consommation) est encore fortement dépendant des énergies fossiles. En effet, ce n’est pas moins de 56 % de l’énergie consommée qui provient des hydrocarbures. D’ailleurs, des 79 mégatonnes d’équivalent CO2 de gaz à effet de serre émises en 2017, 71 % étaient attribuables à ce secteur. Ainsi, le Québec doit réduire ses émissions de gaz à effet de serre et mettre l’emphase sur les énergies renouvelables, surtout dans le contexte climatique actuel. À ce propos, le développement de la bioénergie est considéré comme une avenue attrayante. L’intérêt envers la production d’énergie à partir de la biomasse forestière est grandissant au Québec. Il convient donc de s’interroger sur le rôle que peut occuper cette ressource dans la mitigation des changements climatiques ainsi que sur la durabilité d’une telle pratique. L’objectif principal de cet essai était d’analyser l'utilisation de la biomasse forestière comme source d’énergie, plus spécifiquement pour la production de chaleur, afin d'évaluer son intérêt dans une perspective de réduction des émissions de gaz à effet de serre et de développement durable au Québec. Les résultats de cette analyse ont permis de démontrer que la biomasse forestière peut contribuer significativement à la décarbonation du secteur de l’énergie, essentiellement en raison de l’aspect renouvelable de la ressource et du fait qu’elle s’insère dans le cycle court du carbone. Cependant, l’essai atteste l’importance que l’on doit attribuer à l’ampleur et à la temporalité de la dette de carbone engendrée, et ce, pour obtenir des bénéfices environnementaux intéressants à court terme. L’analyse explicite des enjeux du développement durable et l’application de la grille d’analyse, conçue par la Chaire en éco-conseil de l’Université du Québec à Chicoutimi, ont permis de déterminer que la filière peut s’inscrire dans une démarche de développement durable. Une attention plus particulière doit être apportée notamment aux enjeux de la sphère environnementale étant donné sa plus grande fragilité en matière de durabilité. Dans l’optique de maximiser les bénéfices environnementaux et de favoriser le développement durable de la filière, 12 recommandations sont proposées dans cette production de fin d’études. Parmi celles-ci, soulignons la minimisation de la dette de carbone, la réalisation d’une cartographie fine des zones sensibles à la qualité de l’air et la mise en place d’un programme de formation pour les opérateurs de chaufferie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.202

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2020
Admission routes1
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