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Record W7064191011

Analyse de la gestion stratégique de l'énergie en grande entreprise : entre théorie et réalité

2017· other· fr· W7064191011 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicRadiation Detection and Scintillator Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Public managementManagement by objectivesPublic sector
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet essai est de définir les conditions gagnantes et les contraintes pour intégrer un système de gestion stratégique de l’énergie en grande entreprise. Au Québec, la consommation de l’énergie pour le secteur industriel, commercial et institutionnel représente une proportion non négligeable. Malgré la disponibilité d’outils de gestion pour l’implantation d’une stratégie d’efficacité énergétique, peu d’initiatives en ce sens sont menées, et puis, si celles-ci existent, elles demeurent peu alors documentées. Cet essai explore la divergence existant entre la théorie et la pratique et tente d’évaluer la réelle mise en application des outils dans les activités d’une entreprise.
\n
\nLa norme ISO 50001 de l’Organisation internationale de normalisation propose un système de gestion de l’énergie. En menant une enquête auprès de professionnels en environnement, plusieurs entreprises se basent déjà sur cette méthode inspirée par la roue de Deming afin de gérer le dossier de l’énergie. Cependant, chaque entreprise interprète de sa façon les thèmes de la norme selon leur contexte actuel. Les thèmes incluent la collaboration des parties prenantes internes, le diagnostic, l’élaboration d’un plan d’action et de sa mise en application ainsi que la démarche d’amélioration. Également, l’analyse des meilleures entreprises qui excellent dans la lutte aux changements climatiques, démontre que la présence de certains facteurs communs favorise sa réussite, dont l’implication de la haute direction dans les enjeux environnementaux, la présence d’un système de gestion des risques, etc.
\n
\nLes résultats de la recherche démontrent que le niveau de maturité par rapport à la gestion de l’énergie varie d’une entreprise à l’autre. Les outils de gestion existants restent une bonne structure à suivre et à mettre en place. Par contre, ils ne prennent pas en compte les dynamismes formels et informels dans l’organisation. Parmi les recommandations exposées, la gestion stratégique de l’énergie doit être orchestrée en prenant en compte de la culture organisationnelle. Ainsi, sa meilleure compréhension faciliterait l’adoption d’une stratégie adaptée aux contraintes et aux enjeux afin de piloter le vrai changement organisationnel. L’ajout de valeurs environnementales et sociales au-delà du financier dans la comptabilité de l’entreprise permettrait également une meilleure intégration de la gestion de l’énergie.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.548
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.006
GPT teacher head0.214
Teacher spread0.207 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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