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Enregistrement W2084658837 · doi:10.5547/issn0195-6574-ej-vol28-no1-7

How Malleable are the Greenhouse Gas Emission Intensities of the G7 Nations?

2007· article· en· W2084658837 sur OpenAlexaff
Chris Bataille, Nic Rivers, Paulus Mau, Chris Joseph, Jianjun Tu

Notice bibliographique

RevueThe Energy Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasContext (archaeology)Fossil fuelNatural resource economicsElectricityRelevance (law)Climate changeEmission intensityProduction (economics)EconomicsClimate policyEnvironmental scienceEnvironmental economicsGeographyMacroeconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why do countries’ greenhouse gas (GHG) intensities differ? How much of a country’s GHG intensity is set by inflexible national circumstances, and how much may be altered by policy? These questions are common in climate change policy discourse and may influence emission reduction allocations. Despite the policy relevance of the discussion, little quantitative analysis has been done. In this paper we address these questions in the context of the G7 by applying a pair of simple quantitative methodologies: decomposition analysis and allocation of fossil fuel production emissions to end-users instead of producers. According to our analysis and available data, climate and geographic size - both inflexible national characteristics - can have a significant effect on a country’s GHG intensity. A country’s methods for producing electricity and net trade in fossil fuels are also significant, while industrial structure has little effect at the available level of data disaggregation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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