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Enregistrement W200512521 · doi:10.14512/gaia.18.1.11

Aviation and Climate Protection Flugverkehr und Klimaschutz – Ein Überblick über die Erfassung und Regulierung der Klimawirkun gen des Flugverkehrs

2009· article· en· W200512521 sur OpenAlexaff
Andreas M. Fischer, R. Sausen, Dominik Brunner, J. Staehelin, U. Schumann

Notice bibliographique

RevueGAIA - Ecological Perspectives for Science and Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensInternational Civil Aviation Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAviationRadiative forcingAir traffic controlCirrusCivil aviationGreenhouse gasEnvironmental scienceMeteorologyEmissions tradingClimate changeClimatologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International air traffic is not yet embedded in international frameworks to reduce anthropogenic greenhouse gas emissions, apart from the EU emission trading system. This paper reviews the state of knowledge on the climate effects due to aviation. Recent findings reveal a much smaller radiative forcing of line-shaped contrails than previously estimated. The greatest uncertainties regarding aviation's climate effects revolve around changes in cirrus cloud properties. The paper addresses issues on how to include aviation in international frameworks on climate protection. Today's proposed methods to cover non-CO 2 effects from air traffic (Radiative Forcing Index and Emission Weighting Factor) are shown to include significant shortcomings that prohibit their application in policy relevant measures. More elaborate techniques are under development. Then, different approaches are presented to exemplify how emissions from international aviation can be allocated to national territories. For Switzerland an estimate based on the residence approach is explained in more detail. Finally, the paper elucidates the measures taken by the European Union to include the aviation sector into its emission trading scheme.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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