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Enregistrement W2283063674

Carbon credit training

2008· article· en· W2283063674 sur OpenAlexaboutno aff
David Ruigrok

Notice bibliographique

RevueeSource (Dublin Business School) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)BusinessGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon Credit Trading is a product of the" ... 1998 Kyoto Accords on global warming, which call for reducing worldwide CO2 emissions to below 1990 levels." (Blank, 2001). The plan is a method, the merits, and or lack of merits that shall be examined herein, to arrange for emissions to meet the indicated objective by essentially swapping dirty air, for clean air. Blank (2001) provides an illustration of the preceding as follows: \n"Because some coal-burning utilities lack the technology to reduce emissions to Kyoto levels on their own, they are banking on greenhouse gas trades with farmers, who can "sequester" carbon (absorb it through the land) using such methods as no-till cultivation. That's sent a host of carbon brokers to Iowa, Nebraska and lllinois in search of credit deals. These carbon trades, though engineered by reputable brokerages, are totally unregulated and there are no guarantees that any government will officially recognize the credits. That hasn't prevented several major players in Canada, Australia, New Zealand, United Kingdom and the European Union from signing contracts."\nThe concepts involved in carbon credit trading require some explanation in order to understand the foundation as well as purpose of the plan. The preceding being the case, this examination shall explore the development of this approach to provide the historical as well as functional background from which to equate its benefits, shortcomings, potential, and other points, looking at Ireland as the principle example.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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