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Record W7104454564 · doi:10.71781/13330

Marchandises dangereuses et parcs industriels au Québec

2022· dissertation· fr· W7104454564 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional resilience and development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAir transportGame of chanceRail transportation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le manque de données et de littérature sur le sujet de la production de marchandises dangereuses dans les parcs industriels présente des incertitudes quant au portrait de ces entreprises dans la province de Québec. La nécessité de développer un portrait global sur la situation des firmes qui produisent des marchandises dangereuses dans la province est donc nécessaire pour comprendre leur répartition, leurs caractéristiques, leurs liens aux différents moyens de transport ainsi que les risques. L’objectif de ce mémoire est donc de présenter un portrait de l’état des entreprises qui produisent et/ou fabriquent des marchandises dangereuses dans les parcs industriels pour comprendre leur répartition, leur relation aux différents moyens de transport ainsi que leur rôle dans l’économie québécoise. Ce projet comporte quatre volets : le premier porte sur l‘analyse cartographique des sites d’entreprises présents dans les parcs industriels, le deuxième développe une typologie des entreprises productrices de marchandises dangereuses dans les parcs industriels, le troisième analyse les liens intermodaux présents dans les parcs industriels où des marchandises dangereuses sont produites et le dernier fait l’étude de trois parcs industriels possédant différents liens intermodaux. Pour ce faire, les données du Registraire des entreprises du Québec (REQ) sont centrales pour déterminer les sites d’entreprises présents dans les parcs industriels ainsi que ceux qui produisent des marchandises dangereuses pour ainsi développer un portrait géographique et une typologie. Aussi, les données des parcs industriels construits à partir des données des schémas d’aménagement et de développement des MRC sont essentielles pour analyser les liens intermodaux ainsi que les études de cas. Ainsi cette étude fournit un portrait global de la production de marchandises dangereuses dans les parcs industriels de la province ainsi que des liens de ceux-ci aux divers moyens de transport, et aux enjeux de risque associés aux firmes qui produisent des marchandises dangereuses.

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), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.667
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.016
GPT teacher head0.190
Teacher spread0.174 · 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
Published2022
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