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Record W7057864350

L’économie circulaire comme vecteur de déploiement de l’électrification des transports de personnes : quelles avenues pour le Québec ?

2020· other· fr· W7057864350 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
KeywordsVegetation coverMedium termLocal Development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet essai est de déterminer quelles seraient les meilleures approches d’économie circulaire pour un déploiement écoresponsable du transport électrifié de personnes, au Québec. L’électrification des transports a été l’approche stratégique privilégiée par le gouvernement provincial dès la première décennie du millénaire pour lutter contre les changements climatiques et réduire les émissions de gaz à effet de serre, tout en contribuant au développement économique. Bien que l’électrification des transports ait connu depuis 2015 un essor indéniable au Québec, la cible de 100 000 véhicules électriques et hybrides rechargeables immatriculés dans la province en 2020 n’est pas en voie d’être atteinte. Il s’avère que des enjeux touchant toutes les sphères de la société et dépassant le cadre des actions étatiques en matière d’électrification des transports ont émergé depuis la mise en œuvre des diverses politiques à cet égard. En effet, malgré les avantages indéniables qu’offrent les véhicules électriques, la durabilité de la mobilité, objectif de l’électrification des transports, ne dépend pas seulement de la migration d’un parc de véhicules propulsé par des hydrocarbures à un parc de véhicules tirant son énergie de l’hydroélectricité. Le développement d’une filière industrielle de véhicules électriques performante ne se fait pas non plus sans heurts et les retombées de ce développement tardent à se matérialiser. Pour faire face à ces enjeux, l’économie circulaire offre une approche de mise en œuvre du développement durable créatrice de richesse et respectueuse des limites planétaires. Elle a pour premier objectif de repenser les modes de production et de consommation afin de réduire les besoins en ressources et de protéger les écosystèmes qui les génèrent. Son deuxième objectif est d’optimiser l’utilisation des ressources en circulation grâce à diverses stratégies. L’analyse de diverses solutions d’économie circulaire applicables à l’électrification des transports, qu’il est possible d’agencer de manière synergique, démontre un fort potentiel de retombées positives à l’égard de la majorité des enjeux identifiés. Par conséquent, l’essai recommande d’abord à l’ensemble des parties prenantes d’adopter des pratiques de consommation et d’approvisionnement responsables. Les acteurs de la chaîne de valeur des transports électrifiés sont ensuite enjoints à conjuguer leurs efforts pour améliorer la synergie de leurs actions ainsi qu’à considérer sérieusement les stratégies d’écoconception dans leurs champs d’activités respectifs. Le gouvernement provincial et les administrations municipales, parties prenantes essentielles, sont finalement invités à poser des actions qui permettront à l’économie circulaire de favoriser un déploiement responsable de transports électrifiés répondant aux enjeux les plus probants.

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)0.003
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: Other
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.272

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.191 · 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
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