Założenia koncepcji ekologicznego śladu i przykłady obliczeń dla dużych miast
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article presents the concept of Ecological Footprint (EF), which is a quantitative indicator of human impact on the environment. The idea of EF has originated from the concept of carrying capacity. The Ecological Footprint measures how much of the land and water area a human population requires to produce the resource it consumes and to absorb its wastes, using the prevailing technology. The methodology was developed by Rees and Wackernagel (1996). The Ecological Footprint Assessment is a common supporting tool in planning and development of cities, subnational geographical regions and states. EF is important in ecological education at the primary and higher educational level, also including academic grade. At the beginning of the 21st century, requirements of the population in some countries (e.g. U.S., United Arab Emirates, Kuwait, Denmark, Australia, Canada) already exceed the planetary limits and ecological assets are becoming more critical. Implementation of the EF concept demands precise definition of many terms taken from ecology, geography, technology, or economy. The most important terms are explained in the glossary. More than half the global population (on average about 51%) live in cities (in Poland about62%). Their inhabitants have a substantial impact on the environment. The EF value for inhabitants of the capital city of Poland – Warsaw – in 2005 was 6.5 gha per capita, for the inhabitants of Cracow – 7.67 gha per capita. The average EF worldwide value in 2005 was approximately 2,1 gha per capita, and in 2007 1.8 gha per capita. The inhabitants of Warsaw and Cracow, through consumption of goods and services, exert significant pressure on the environment and aggravate the ecological deficit of the Earth.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 découle