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Enregistrement W1488982679 · doi:10.4236/ti.2015.62013

Quantitative Research on Trade in Value-Added and Emissions Responsibility in Global Value Chain

2015· article· en· W1488982679 sur OpenAlexvenueno aff
Xiao Yan, Leyi Hu, Qianying Chen

Notice bibliographique

RevueTechnology and Investment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasValue (mathematics)Database transactionFragmentation (computing)BusinessAdded valueEmissions tradingGlobal value chainTransaction costInternational tradeNatural resource economicsEnvironmental economicsIndustrial organizationEconomicsEnvironmental scienceComputer scienceMathematicsComparative advantageStatisticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The obvious defects of traditional trade statistics methods are shown under the circumstances of international production fragmentation and highly integrated network, and the related problems of greenhouse gas emissions during the value-added process of products are also being focused. How to use qualitative research to measure the residual greenhouse gas in the global industrial chain during the value-added process of products in exporting countries is the key point of this research. This paper summarizes the characteristics of value-added industrial development through sorting out the relevant data of the value-added conditions of global value chain, based on the latest released TiVA database of OECD. Then, the paper selects five time nodes of 12 countries, quantifies the responsibilities of the remains of greenhouse gases in exporting countries, based on value-added part under the trade transaction, and further quantifies the corresponding responsibilities of the emission of greenhouse gases in consumer countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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