L’analyse de l’empreinte écologique des 15 régions métropolitaines canadiennes selon les catégories de consommation des ménages
Bibliographic record
Abstract
L’empreinte écologique est considérée comme une méthode d’évaluation environnementale, elle mesure la pression qu’exerce l’humanité sur la planète afin de répondre à ses besoins. Le présent projet consiste à analyser l’empreinte écologique liée aux dépenses directes et indirectes des ménages dans les quinze régions métropolitaines canadiennes de recensement (RMR)selon les catégories de consommation des ménages. \n \nL’objectif du projet est d’évaluer l’empreinte directe et indirecte par catégorie de consommation à savoir l’alimentation, le logement, le transport, les biens et services pour les quinze régions métropolitaines de recensement canadiennes (RMR) dans chaque province et par types du sol utilisé (les champs cultivés, les pâturages, l’espace forêts, les espaces de pêche, les espaces bâties et les espaces CO2). La méthode utilisée pour réaliser cette étude est l’approche ascendante où les dépenses des ménages de 2014 (année de référence) ont été utilisées et ajustées à l’échelle des RMR étudiées. Ensuite, l’empreinte écologique des RMR a été calculée à partir de la matrice de consommation et d'utilisation des terres (CLUM) du Canada ainsi que les données sur les émissions des gaz à effet de serre afin de calculer l’empreinte carbone liée à la consommation de l'électricité. Les résultats indiquent une différence entre l’empreinte directe et l’empreinte indirecte par catégorie de consommation. Pour la première, c’est l’empreinte de transport et de logement qui demeurent la plus élevée tandis que pour la deuxième ce sont les services. Pour l’empreinte par type du sol, la composante carbone contribue de plus à l'empreinte écologique des RMR. L’analyse de l’empreinte des catégories de consommation selon les types du sol utilisé est très variable. Pour la majorité, c’est la composante carbone qui est la plus dominante. Pour les autres types du sol, on trouve les champs cultivés pour les catégories alimentation et services, les espaces forêts pour les catégories logement et les biens. \n \nL'empreinte carbone associée à la consommation d'électricité du logement varie considérablement en fonction de la source de production de l'électricité. Les RMR qui utilisent des sources d'énergie renouvelable ont une empreinte carbone beaucoup moins élevée (Québec, Victoria, Vancouver et Montréal) que celles des autres composantes qui utilisent des combustibles fossiles (Halifax, Régina, Saskatoon, Calgary et Edmonton). Des mesures d’atténuation afin de réduire l’empreinte par catégorie de consommation sont nécessaires telles que l’utilisation des énergies renouvelables et promouvoir l’efficacité énergétique de plus revoir la mobilité des personnes, l’achat local pour l’alimentation et les biens.
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 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 | 0.003 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.012 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".