MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3020,110

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

Explorer davantage

Même revueeSource (Dublin Business School)Même sujetSustainability and Climate Change GovernanceTravaux en français237 207