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Record W7161838811 · doi:10.82308/36823

Cold homes and tight budgets: measuring energy poverty and the coping strategies used by households in the Town of Bridgwater, Nova Scotia

2024· dissertation· en· W7161838811 on OpenAlexaboutno aff
Laurianne Debanné

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicEnergy and Environment Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNova scotiaPoverty reductionPoverty

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif. La précarité énergétique réfère aux situations où les ménages ne sont pas capable de subvenir ou d'accéder à suffisamment de services énergétiques pour répondre à leurs besoins matériels et sociaux. En 2019, la ville de Bridgewater, en Nouvelle-Écosse, estimait qu’environ 40 % de leurs ménages étaient en situation de précarité énergétique. Inscrit dans un projet de recherche plus vaste visant à évaluer l'ampleur de la précarité énergétique à Bridgewater et ses impacts sur le bien-être, ce mémoire de maîtrise a pour but de répondre aux questions : Qui est confronté à la précarité énergétique dans la ville de Bridgewater ? Comment y font-ils face ? Pour ce faire, les objectifs de ce mémoire étaient de mesurer la prévalence de la précarité énergétique à l'aide de différents indicateurs, d'identifier les caractéristiques socio-économiques et de logement associées à la précarité énergétique et de décrire les stratégies d'adaptation utilisées par les ménages en mettant l'accent sur le compromis du « heat or eat » qui se produit lorsque les ménages sont contraints de réduire leur consommation d'énergie ou leurs dépenses d'épicerie pour équilibrer leurs finances.Méthodes. Les données ont été collectées à l'aide d'une enquête communautaire sur les besoins énergétiques et le bien-être menée au printemps de 2022 à Bridgewater. Huit indicateurs monétaires et subjectifs ont été utilisées pour mesurer la prévalence de la précarité énergétique. Les répondants à l'enquête ont rapporté leurs caractéristiques socio-économiques et de logement et ont répondu à des questions sur l'utilisation de stratégies d'adaptation pour améliorer le confort thermique et pour gérer les finances. Au total, 516 habitants de Bridgewater ont répondu à l'enquête. Des tableaux croisés et des régressions logistiques ont été utilisés pour analyser les données. Les réponses aux questions ouvertes sur les stratégies d'adaptation ont aussi été analysées et inclues dans les résultats. Résultats. Au sein de l'échantillon, 17 % des ménages consacraient plus de 10% de leur revenu (avant coûts de logement) aux dépenses énergétiques, et 46 % avaient une part des dépenses énergétiques par rapport au revenu du ménage (après coûts de logement) plus de deux fois supérieure à la part médiane nationale. Vingt-et-un pour cent ont déclaré ne pas pouvoir maintenir une température adéquate dans leur logement. La prévalence de la précarité énergétique était plus élevée chez les femmes, chez les ménages avec enfants, chez les ménages à faible revenu, chez les locataires et chez les personnes vivant dans des logements nécessitant des réparations majeures. L'utilisation de stratégies d'adaptation était supérieure chez les femmes que chez les hommes, chez les jeunes adultes que chez les autres groupes d'âge, et chez les ménages avec enfants que chez les ménages sans enfants. En tenant compte des caractéristiques socio-économiques et des caractéristiques du logement, les participants confrontés à la précarité énergétique basée sur leur incapacité de maintenir une température adéquate dans leur logement, étaient 10,33 fois plus susceptibles de recourir au compromis du « heat or eat » que les participants qui ne sont pas en situation de précarité énergétique.Conclusion. Selon toutes les mesures utilisées au sein de cette étude, plus de 30 % des ménages de l'échantillon de la ville de Bridgewater sont en situation de précarité énergétique. Plusieurs participants font recours à des stratégies pour faire face à la précarité énergétique, notamment pour améliorer le confort thermique de leur logement et réduire les contraintes financières. Ces résultats révèlent le fardeau que représente la pauvreté énergétique pour certains ménages. Une meilleure compréhension de l'expérience des ménages en situation de précarité énergétique permettra d'orienter les interventions de manière efficace pour d’autres villes comme Bridgewater à travers le Canada

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.076
Threshold uncertainty score0.153

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.011
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.199 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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