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This dataset and codebook correspond to the initial round of survey data gathered in France in 2022, within the project FULFILL - Fundamental Decarbonisation Through Sufficiency By Lifestyle Changes. As part of Work Package 3 (WP3) in the FULFILL project, we collected quantitative data from six countries: Denmark, France, Germany, Italy, Latvia, and India. In the first round of the survey, we recruited a representative sample of approximately 2000 households in each country, taking into account both the individual and household perspectives. The survey includes a quantitative assessment of the carbon footprint in various domains of life, such as housing, mobility, and diet. In addition to this, the survey also measures socio-economic factors such as age, gender, income, education, household size, life stage, and political orientation. Furthermore, the survey includes measures of quality of life, encompassing aspects such as health and well-being, environmental quality, financial security, and comfort.

[Paper in French] The European public policy in favor of the biodiesel consumption is highly debated. Available estimates of the induced land use changes conclude that this policy is inefficient to reduce emissions of GreenHouse Gas. We show that the crop yield evolutions in these estimates are significantly lower than the observed and expected evolutions. This difference is directly related to biased calibration choice of behavioral parameters. We show using the GTAP-BIO framework that a consistent calibration of these parameters leads to a strong reduction (by around 80% in the long run) of the land use changes and induced emissions.

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Little research has been done to date on French households’ preferences for energy retrofits in the dwelling. However, the economic role of these choices is crucial for implementing an effective and realistic energy policy in the residential sector, both in terms of proposed aid and targets. Are households interested in retrofits with high energy-savings potential? How much are they willing to pay and is it sufficient to cover the up-front costs? How many households have no choice of heating system, and what is their profile?This work sets out to answer these questions empirically using discrete choice models. It starts by analyzing the technical, socio-demographic and spatial constraints that face households and create barriers to domestic energy choices. A method to detect household constraint is devised and applied to the choice of space heating system in 2006 and 2013. The second stage analyzes household preferences for heating equipment and retrofits. This second part is based on a discrete choice experiment specially carried out for this research among 2,000 households. This work sheds light on households’ preferences and heterogeneity, as well as their willingness to pay, the implicit discount rate and other economic impacts. Les préférences des ménages français pour les travaux de rénovation énergétique dans le logement ont été peu étudiées jusqu’à présent. Or, elles sont la clé d’une politique énergétique efficace et réaliste pour le secteur résidentiel, tant au niveau des aides proposées, qu’au niveau des objectifs à réaliser. Les ménages sont-ils intéressés par des travaux à fort potentiel d’économie d’énergie ? Combien sont-ils prêt à payer et est-ce que c’est suffisant pour couvrir les coûts réels ? Combien de ménages n’ont pas le choix de leur mode de chauffage et quel est leur profil ?La thèse s'attache à répondre à ces questions de façon empirique à l’aide de modèles de choix discrets. Il s’agit, dans un premier temps, d’analyser les contraintes techniques, sociodémographiques et spatiales que rencontrent les ménages et qui entravent les choix énergétiques dans le logement. Une méthodologie de détection des ménages contraints a été proposée, puis appliquée au choix du chauffage en 2006 et 2013. Dans un deuxième temps, les préférences des ménages pour les équipements de chauffage et les travaux de rénovation ont été analysées. Cette deuxième partie utilise une enquête expérimentale qui a été réalisée spécialement pour ce travail de recherche auprès de 2000 ménages. Ce travail a permis de comprendre les préférences des ménages, leur hétérogénéité, et d’en déduire les consentements à payer, les taux d’actualisation implicites et les différents effets économiques.

This dataset and codebook correspond to the second round of survey data gathered in France in 2023, within the project FULFILL - Fundamental Decarbonisation Through Sufficiency By Lifestyle Changes. As part of Work Package 3 (WP3) in the FULFILL project, we collected quantitative data from six countries: Denmark, France, Germany, Italy, Latvia, and India. The first round of the survey, consisted of recruiting a representative sample of approximately 2000 households in each country. In this second survey round, we recruit around 500 respondents from the initial survey round, ensuring representativity is maintained. This survey is very similar to the survey in the first round and includes a lot of identical items, including a quantitative assessment of the carbon footprint in the housing, mobility, and diet sectors, socio-economic factors such as age, gender, income, education, household size, life stage, and political orientation. Furthermore, the survey includes measures of quality of life, encompassing aspects such as health and well-being, environmental quality, financial security, and comfort. New for this second round, we have incorporated questions regarding the measures respondents adopted in response to the 2022 energy crisis.

International audience The wind energy participates strongly in the electric power production in the industrial world. As all industrial systems, the wind turbine can be threatened by anomalies that are likely to cause damages of its performances or even to provoke a total stop of the installation. Therefore the fault diagnosis methods are necessary. In this article, in order to anticipate the apparition of a dysfunction, either to avoid them, or to limit the consequences, we used a model-based fault diagnosis technique to detect and isolate sensor and actuator faults in the pitch systems of the wind turbine blades. It is about an observer applied on a "Benchmark'' model for fault detection and isolation faults (FDI) in a wind turbine, the results of simulation by MATLAB / SIMULINK are presented to validate the efficiency of this diagnosis method. Nomenclature u  velocity in the direction of (m/s) A radius of (m) B position of C further nomenclature continues down the page inside the text box Greek symbols  stoichiometric coefficient  boundary layer thicknesses(m) Subscripts r radial coordinate L'énergie éolienne participe fortement à la production d'énergie électrique dans le monde industriel. Comme tous les systèmes industriels, l'éolienne peut être menacée par des anomalies qui sont susceptibles de causer des dommages de ses performances ou même de provoquer un arrêt total de l'installation. Par conséquent, les méthodes de diagnostic de défauts sont nécessaires. Dans cet article, afin d'anticiper l'apparition d'un dysfonctionnement, soit de les éviter ou de limiter les conséquences, nous avons utilisé une technique de diagnostic de défaut à base de modèles pour détecter et isoler capteurs et actionneurs défauts dans les systèmes de hauteur de l'éolienne lames. Il est d'environ un observateur appliqué sur un modèle «indice de référence '' pour la détection des défauts et des défauts d'isolement (IDE) dans une éolienne, les résultats de la simulation par MATLAB / Simulink sont présentés afin de valider l'efficacité de cette méthode de diagnostic.