Notice bibliographique
Résumé
Energy flow — the capture and transformation of energy, and the output of pollution generated during that process — is essential to increases in complexity, but with the cost of growing disorder, or entropy. In world-systems, energy flow has been, and continues to be, a basis for intersocietal conflict and competition, including unequal exchange that generates inequality in levels of development and ecological degradation across societies. This article builds upon extant research on the role of energy flow in world-systems through an analysis of data on energy use and GDP in the world-system from 1975 to 2005 and for 1975—2004 for CO 2 emissions. Using a panel of 87 countries, a world-system core, semiperiphery, and periphery is generated based on population-weighted energy use. Analysis of energy flows through this world-system provides support for the existence of unequal ecological exchange — the core countries are using more energy, emitting more CO 2 , and attaining more GDP per capita relative to the semiperiphery, with the periphery lagging well behind both. This relationship also holds for net importers of energy as compared to net energy exporters. This demonstrates the inequality in resource use that leads to the development of the core and the underdevelopment of the periphery. But gains are being made by countries in the semiperiphery and periphery relative to the core for both per capita and percentage of world total measures. This potential for development may place the planet in peril, however, as efficiency gains in the core are being offset by growth in emissions by the semiperiphery and periphery.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».