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Enregistrement W2042177096 · doi:10.1029/2007eo360004

Indian oil company joins efforts to reduce methane emissions

2007· article· en· W2042177096 sur OpenAlexaboutno aff
Mohi Kumar

Notice bibliographique

RevueEos · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasMethaneNatural gasGeneral partnershipMethane emissionsBusinessOil and natural gasGlobeFossil fuelAgency (philosophy)Environmental protectionEnvironmental scienceNatural resource economicsWaste managementEngineeringFinanceEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Oil and Natural Gas Corp, Ltd. (ONGC), headquartered in Dehradun, India, has joined seven U.S. and Canadian oil and natural gas companies as a partner in a U.S. Environmental Protection Agency program to reduce greenhouse gas emissions. EPA's Natural Gas STAR International Program aims to reduce methane emissions from the oil and natural gas sector while delivering more gas to markets around the world. With this partnership, ONGC agrees to implement emissions reduction practices and to submit annual reports on progress achieved; EPA agrees to assist ONGC with training technicians in new cost‐effective technologies that will help achieve target emissions. The Natural Gas STAR International Program is administered under the Methane to Markets Partnership, a group of 20 countries and 600 companies across the globe that since 2004 has volunteered to cut methane emissions. More information on EPA's agreement with ONGC can be found at http://www.epa.gov/gasstar/index.htm; information about the Methane to Markets Partnership can be found at http://www.methanetomarkets.org.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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