La modélisation dans le transport ferroviaire comme outil de prise de décision dans les efforts de décarbonisation
Bibliographic record
Abstract
En 2025, le secteur du transport ferroviaire canadien est confronté à des défis significatifs liés à la décarbonisation, en raison des préoccupations croissantes concernant les changements climatiques et la nécessité de réduire les émissions de gaz à effet de serre. Le contexte actuel met en lumière plusieurs tendances et dynamiques qui façonnent la manière dont la modélisation est devenue un outil essentiel de prise de décision pour répondre à ces défis. Les modèles jouent un rôle crucial en fournissant des outils d'analyse sophistiqués et des scénarios prospectifs pour l’anticipation des impacts, l’optimisation des itinéraires et des opérations, l’analyse coût-bénéfice, l’évaluation des technologies et la gestion des risques, ce qui permet aux acteurs du secteur de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques. Malgré les avantages qu’elle confère, la modélisation peut comporter certains défis et limitations quant aux impacts sur l’orientation et l’élaboration des décisions en matière de décarbonisation et l’atteinte des objectifs de réduction de GES, en particulier dans le transport ferroviaire, ou d’autres variables issues d’un contexte complexe d’interactions systémique ont un impact sur la prise de décision. À travers une étude de cas portant sur les entreprises ferroviaires canadiennes de Classe 1, cette recherche vise à illustrer ce constat tout en orientant les travaux futurs sur l’utilisation des modèles décisionnels pour améliorer l’efficacité des stratégies d’entreprise face aux enjeux climatiques et aux impératifs du développement durable. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Décarbonisation, modélisation, transport, rail, prise de décision
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".