Applying the Project Management Cost Estimating Standard to Carbon Footprinting
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic emissions have a significant effect on Earth’s atmosphere and contribute to changes in the global climate. These emissions and their impacts need to be tracked in order to understand their potential consequences and to be able to determine how these impacts can be eliminated or reduced by changes in methods, behaviors, and tools. A carbon footprint is the amount of carbon dioxide and other greenhouse gas emissions generated by an entity over a specific time period or lifecycle. Developing a consistent and clear approach to determining the sources and quantities of these emissions is important due to the emerging demand to account for carbon impacts. Unfortunately there are very few approaches that can accurately estimate and track carbon to determine the climate change impacts of organizations, businesses, and activities. In this paper we propose an approach to carbon footprinting in which the amount of one or more types of carbon gas emissions can be estimated. We propose that by adapting cost estimation standards to carbon footprinting practices, a standard approach can be developed, thus providing a clearer and more focused approach to carbon footprinting. In this study, we have adapted the cost estimation standard of the Project Management Body of Knowledge (PMBOK). This adaptation results in a new methodology for carbon footprint quantification that provides more clarification and robustness to carbon footprinting processes. By breaking down the whole process into three key steps, i.e., inputs, tools and techniques, and outputs, and by introducing relevant steps to take, the methodology can function as a guideline for carbon footprinting studies.
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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 | 0,032 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».