Quelle place pour le véhicule électrique au Québec?
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de ce rapport est d'évaluer la pertinence environnementale, économique et sociale, d'un déploiement de la voiture électrique à grande échelle au Québec, et de formuler des recommandations pour supporter cette croissance, le cas échéant. Au Québec, plus de quarante pour cent des émissions de gaz à effet de serre proviennent du secteur des transports. Le véhicule personnel tient une part importante et grandissante dans ces émissions, avec des conséquences environnementales mais aussi économiques et sociales majeures pour la société. Si les modes de transport actif ou collectif sont des éléments essentiels des stratégies de mitigation, ils ne pourront suffire à répondre aux besoins actuels de déplacement et le véhicule personnel devrait rester encore le principal mode de transport pour les années, voire les décennies à venir. Les évolutions technologiques et, en particulier, les véhicules électriques sont de nature à répondre, du moins partiellement, à ces impacts. Les études récentes démontrent ainsi la supériorité environnementale des véhicules électriques sur la plupart des plans par rapport aux modèles traditionnels à essence, même dans des pays où la production électrique n'est pas largement d'origine renouvelable (jusqu'à un certain point). Un constat qui est d'autant plus vrai au Québec. Économiquement aussi pour les consommateurs, les véhicules électriques s'avèrent rentables lorsque l'on prend en compte le coût total de possession, en particulier grâce aux aides gouvernementales qui s'offrent au Québec. Concernant la pertinence de telles aides, les gouvernements provinciaux successifs ont d'ailleurs bien vu les bénéfices à favoriser pour ce type de véhicule : moindre dépendance aux importations de pétrole, consommation des surplus énergétiques ou encore recirculation des dépenses de "carburant électrique" dans l'économie locale via les redevances d'Hydro-Québec. Malgré tout, les véhicules électriques restent encore très peu présents au Québec et, s'ils ne se destinent pas encore à tout le monde, ils le sont assurément pour une plus large proportion de la population que les 0,03% actuels. Pour surmonter ces défis, des mesures incitatives (pour les véhicules électriques) et contraignantes (pour les modèles traditionnels ou polluants) sont à privilégier : soutien à l'équipement, taxation des véhicules les plus polluants, gratuité de stationnement ou exemption de frais de péage, accès aux voies réservées, quotas de véhicules peu polluants aux fabricants, etc. On y retrouve également des initiatives sur les nouveaux usages de mobilité, tels que l'autopartage. Le Québec s'en inspire et investit massivement dans l'électrification des transports. Il peut cependant aller plus loin encore et prendre d'autres engagements forts comme par exemple vis-à-vis de l'industrie automobile pour faire de la province un marché prioritaire à l'instar de la Californie.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".