Analyse des interactions entre les marchés primaire et secondaire de l’aluminium au Québec : une approche par l’analyse des flux de matières
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte mondial de transition vers une économie sobre en carbone, l’aluminium s’impose comme un matériau stratégique grâce à sa légèreté, sa durabilité et surtout sa recyclabilité quasi infinie. Le Québec, avec son électricité issue majoritairement de sources hydrauliques, détient un avantage considérable dans la production d’aluminium primaire à faible empreinte carbone. Toutefois, cette performance environnementale ne se reflète pas encore pleinement dans le développement du marché de l’aluminium secondaire, ni dans l’intégration systémique des flux de matières dans une logique d’économie circulaire. Ce mémoire a pour objectif d’évaluer dans quelle mesure l’intégration des marchés de l’aluminium primaire et secondaire peut contribuer à renforcer la circularité de la filière au Québec. Pour ce faire, une approche méthodologique basée sur l’Analyse de Flux de Matières (AFM) est mobilisée, à l’aide du logiciel STAN. L’étude propose ainsi une cartographie complète et cohérente des flux physiques d’aluminium pour l’année 2019, depuis l’importation de la bauxite jusqu’à la gestion des rebuts post-consommation, en passant par les étapes de transformation et d’utilisation. Les résultats révèlent une forte dépendance au marché international : environ 80 % de l’aluminium primaire produit est exporté sous forme brute, tandis que la capacité locale de recyclage des rebuts post-consommation reste très limitée. Les pertes de matière dans la chaîne de valeur sont principalement liées à l’insuffisance d’infrastructures de traitement, à l’exportation des déchets vers les États-Unis, et à la faible valorisation industrielle de l’aluminium recyclé dans la province. L’analyse met également en évidence un manque d’interconnexion entre les différents segments du cycle de vie de l’aluminium, freinant la transition vers une véritable économie circulaire. Cette recherche apporte une contribution originale en combinant l’analyse quantitative des flux de matières avec une réflexion sur les politiques publiques, les incitatifs économiques et les obstacles structurels à surmonter. Elle propose des pistes concrètes pour renforcer l’intégration des marchés : développement de filières locales de recyclage, amélioration de la traçabilité des matériaux, stimulation de la demande en aluminium secondaire et renforcement de la gouvernance circulaire. Toutefois, l’étude présente certaines limites, notamment liées à la disponibilité et à la qualité des données. Les incertitudes statistiques ont nécessité une réconciliation des données à l’aide de l’outil STAN, mais l’absence d’un système intégré de suivi en temps réel limite la précision de certaines estimations. De plus, l’analyse s’appuie principalement sur l’année 2019 en raison de l’homogénéité et de la cohérence des données disponibles à cette date, ce qui peut restreindre la portée temporelle des résultats. Ces limites soulignent l’importance de mettre en place des mécanismes de collecte de données plus robustes pour soutenir les futures démarches d’évaluation des flux de matières.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".