A ROADMAP FOR CLIMATE ACTION AT THE UNIVERSITY OF CALGARY: HIGHER EDUCATION CAMPUSES AS CLIMATE LEADERS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION As federal and provincial governments debate the viability of absolute emission reduction targets, universities and college across North America are steadfast on a voluntary movement to slash greenhouse gas emissions and model the way forward on climate action. These institutions are taking advantage of campus contexts that offer decentralized energy supply opportunities, district energy systems, large building portfolios, and research partnerships to leverage change. Higher education campuses are emerging as innovation hubs for the deployment of new technologies, policy development, best practices in portfolio scale building operating models, public-private partnership models and more. Situated in the heart of the corporate oil and gas sector, the University of Calgary is one such innovation hub. To date, the University of Calgary has realized reductions equivalent to 35% of its 2008 main campus baseline emissions and approximately $7.4 million in annual cost avoidance. By 2016, the University of Calgary's 50th anniversary, the institution aims to attain a 45% reduction in emissions. Energy Innovation is one the research platforms supporting the University of Calgary's Eyes High strategy to become one of the top five research institutions in Canada by 2016. Operational innovation in the management of energy and greenhouse gas emissions (GHG) is a corresponding initiative. This article overviews the strategies behind the progress to date within institutional operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».