Réalisation de la carte carbone de Montréal, des secteurs des industries, de la gestion des déchets et des émissions fugitives de la distribution de gaz naturel avec les données d’Énergir
Bibliographic record
Abstract
La crise climatique pousse les politiques à trouver des solutions afin de limiter au maximum le réchauffement planétaire. Pour ce faire, différents outils se sont développés ces dernières années, dont la carte carbone. La chaire de recherche du Canada sur la mesure de l’impact des activités humaines sur les changements climatiques a décidé de proposer au public un outil visuel recensant les émissions de gaz à effet de serre sur l’île de Montréal, à haute résolution spatiale et temporelle. Différentes sources d’émissions sont prises en compte, dont celles étudiées ici : l’industrie, les matières résiduelles et les émissions fugitives de gaz naturel. Les émissions des secteurs évoqués vont être calculées selon les méthodes décrites dans ce mémoire, et recommandées par le groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC). Les résultats vont ensuite être présentés sous forme de différentes cartes, qui recenseront les émissions de chaque secteur par arrondissement et ville liée. Les calculs sont réalisés avec des données de différentes sources selon les secteurs : les données ouvertes de la Ville de Montréal pour les matières résiduelles, des données de consommation fournies directement par les partenaires du projet : Énergir et Hydro-Québec pour les industries et les émissions fugitives de gaz naturel. Chaque secteur a des émissions qui lui sont propres, il est donc difficile de déterminer quels sont les territoires dans lesquels il serait plus important d’agir pour avoir le plus d’impact sur les réductions d’émissions de GES. Cependant, les trois secteurs étudiés cumulaient 4 421 kteq CO2 en 2021, ce qui représente 43% des émissions calculées par la Ville de Montréal cette année-là. Il est donc important d’agir sur les secteurs étudiés, mais pour cela il faut comprendre où et comment agir à plus petite échelle, ce que permet la carte carbone en divisant les émissions par territoire sûr l’île de Montréal.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".