Relance économique post-COVID-19 du Québec : comment le Plan pour une économie verte 2030 peut s'inspirer des mesures environnementales proposées par les plans de relance de la Commission européenne et de la Corée du Sud?
Bibliographic record
Abstract
Cet essai a pour objectif d’analyser les plans de relance économique de la Commission européenne et de la Corée du Sud selon leurs mesures environnementales afin de formuler des recommandations au gouvernement québécois pour la relance économique post-COVID-19. Cette relance économique pourrait s’inscrire dans les principes de l’économie verte afin de répondre aux enjeux de l’urgence climatique. Pour la relance de la province québécoise, Le Plan pour une économie verte 2030 correspond à l’un des éléments permettant la relance économique. La principale volonté de ce plan est l’électrification pour la lutte aux changements climatiques. Cette électrification vise principalement le secteur des transports. Puis, il y est également question d’une transition vers une économie plus résiliente ainsi que l’adaptation aux impacts déjà perceptibles des changements climatiques. \nL’analyse démontre que le plan de relance économique de la Commission européenne est considéré comme le plus ambitieux en ce qui concerne ses mesures environnementales. Plus du tiers de son budget est accordé à des secteurs verts et à l’action climatique. De plus, la Commission européenne met en place des subventions et des prêts pour les entreprises désirant entamer une transition. Le plan de relance de la Corée du Sud, quant à lui, se démarque par des investissements dans les infrastructures vertes, en plus de réductions de taxes pour différentes initiatives vertes. Dans les deux cas analysés, la réduction de la dépendance aux énergies non renouvelables est centrale. \nLes conclusions de l’essai démontrent que les plans de relance économique analysés auraient pu investir de façon plus importante dans certains secteurs verts. Les principales recommandations touchent les composantes d’un plan de relance économique vert. La première recommandation est d’utiliser la relance économique comme une opportunité de changements de systèmes dépendants du carbone, comme observer pour le cas de la Corée du Sud. La deuxième recommandation vise le renforcement de la protection de la biodiversité, puisque les trois États analysés abordaient très peu cet enjeu. La troisième recommandation vise l’accélération de la transition énergétique, en s’inspirant notamment du cas de la Commission européenne. La quatrième et dernière recommandation est la création d’emplois verts qui s’insèrent dans des secteurs dont les impacts environnementaux sont moindres.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".