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Enregistrement W2136010411 · doi:10.1061/(asce)1076-0342(2007)13:4(271)

Life-Cycle Inventory of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions for Two Hydropower Projects in China

2007· article· en· W2136010411 sur OpenAlexaff
Qinfen Zhang, Bryan Karney, Heather L. MacLean, Jing‐Chun Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Infrastructure Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCarnegie Mellon University
Mots-clésGreenhouse gasHydropowerLife-cycle assessmentRenewable energyLife cycle inventoryEnvironmental scienceSustainabilityElectricityElectricity generationEnvironmental impact assessmentEnvironmental engineeringProduction (economics)Natural resource economicsEngineeringEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two different sized hydropower projects in China, one with a capacity of 44MW and the other of 3,600MW, were examined through life-cycle assessment (LCA) from the perspective of both sustainability and environmental impact and the influence of project scale. Using the economic input-output based LCA approach, energy use and greenhouse gas (GHG) emissions were quantified. The resulting energy payback ratios were found to be 7 and 48, whereas the normalized GHG emissions were 44 and 6gCO2 equivalent per kW h of electricity production, both in favor of the larger project. Compared with published data on other renewable and nonrenewable options, temperate hydropower, particularly large hydropower, is indicated as an efficient electrical source with relatively low GHG emissions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations55
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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