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Enregistrement W2000010945 · doi:10.1080/10807039.2012.729400

Sustainable Development and Cleaner Technology in Brazilian Energy CDM Projects: Consideration of Risks

2012· article· en· W2000010945 sur OpenAlexaff
Antonio Costa Silva, José Celio Silveira Andrade, Eduardo Baltar de Souza Leão, Desheng Wu

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean Development MechanismSustainable developmentRenewable energyEnvironmental economicsContext (archaeology)Cleaner productionPromotion (chess)BusinessLife-cycle assessmentEnvironmental resource managementEngineeringEnvironmental planningGreenhouse gasEnvironmental scienceMunicipal solid wasteEconomicsGeographyWaste managementPolitical scienceEcologyProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Given the international urgency of addressing climate change, this article evaluates the contribution of energy Clean Development Mechanism (CDM) projects for the generation of cleaner technologies and the promotion of sustainable development in Brazil. In order to do this, energy CDM projects representing the Brazilian context were selected and a multi-case study was conducted. The data collected were compared using a data triangulation technique and further analyzed in the light of an analysis model built on the following concepts: CDM project's cycle, technology transfer, environmental technologies, and sustainable development. The results demonstrate the prevalence of projects that: (a) use renewable energy sources and technologies that can be classified as cleaner, (b) have a triple bottom line profile with regard to sustainable development, and (c) show partially exogenous or predominantly endogenous technology transfer. General risk factors are presented and analyzed from a CDM project's life cycle's perspective. The results show that Brazilian energy CDM projects contribute to cleaner technology generation and to the promotion of triple bottom line (social, economic, and environmental) sustainable development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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