Embodied Environmental Emissions in U.S. International Trade, 1997−2004
Notice bibliographique
Résumé
Significant recent attention has been given to quantifying the environmental impacts of international trade. However, the United States, despite being the world's largest emitter of greenhouse gases and having large recent growth in international trade, has seen little analysis. This work uses a multi-country input-output model of the U.S. and its seven largest trading partners (Canada, China, Mexico, Japan, Germany, the UK, and Korea) to analyze the environmental effects of changes to U.S. trade structure and volume from 1997 to 2004. It is shown that increased import volume and shifting trade patterns during this time period led to a large increase in the U.S.' embodied emissions in trade (EET) for CO2, SO2, and NO(x). Methodological uncertainties, especially related to uncertainties of international currency conversion, lead to large differences in estimation of the total EET, but we estimate that the overall embodied CO2 in U.S. imports has grown from between 0.5 and 0.8 Gt of CO2 in 1997 to between 0.8 and 1.8 Gt of CO2 in 2004, representing between 9-14% and 13-30% of U.S. (2-4% to 3-7% of global) CO2 emissions in 1997 and 2004, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».