MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044240731 · doi:10.3390/en5093550

Energy Efficiency in the Brazilian Pulp and Paper Industry

2012· article· en· W2044240731 sur OpenAlexaboutno aff
Guilherme de Paula Mmoreira Fracaro, Esa Vakkilainen, Marcelo Hamaguchi, Samuel Nelson Melegari de Souza

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLappeenranta University of TechnologyCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEfficient energy useGreenhouse gasElectricityEnergy consumptionAgricultural economicsEnergy conservationConsumption (sociology)Energy securityNatural resource economicsBusinessEconomicsRenewable energyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial energy efficiency has received increasing attention in many countries because of its importance in the pursuit of energy supply security, increased economic competitiveness and in the mitigation of greenhouse gases emissions. This paper aimed to evaluate the energy consumption development of the Brazilian pulp and paper industry through an energy decomposition analysis and an energy efficiency index approach over a 30 years period. An international comparison with other important paper-producing countries (i.e., Canada, United States of America, Finland and Sweden) was carried out. It was concluded that despite a significant increase in the energy efficiency levels, responsible for 5.6 PJ savings in electricity consumption and for 38.6 PJ savings in fuels consumption between 1979 and 2009, a saving potential of 7.8 PJ and 146.2 PJ related to the annual consumption of electricity and fuels, respectively, could be identified in the Brazilian pulp and paper industry. Among the countries evolved in the international comparison, both the Swedish and Finnish industries were the most efficient, followed by the Brazilian, American and Canadian, the latter being the only one where there was a reduction in the energy efficiency levels from 1979 to 2009.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetEnergy Efficiency and ManagementTravaux en français237 207