MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2299282207 · doi:10.5539/eer.v6n1p23

Reduction of CO2 Emissions Due to Energy Use in Crete-Greece

2016· article· en· W2299282207 sur OpenAlexvenueno aff
John Vourdoubas

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaGreenhouse gasFossil fuelCarbon dioxideEnergy consumptionRenewable energyNatural resource economicsEnergy intensityConsumption (sociology)Environmental scienceElectricityAgricultural economicsEmission intensityEnvironmental protectionPopulationEconomicsWaste managementChemistryEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of fossil fuels in modern societies results in CO2 emissions which, together with other greenhouse gases in the atmosphere, increase environmental degradation and climate changes. Carbon dioxide emissions in a society are strongly related with energy consumption and economic growth, being influenced also from energy intensity, population growth, crude oil and CO2 prices as well as the composition of energy mix and the percentage of renewable energies in it.The last years in Greece, the severe economic crisis has affected all sectors of the economy, has reduced the available income of the citizens and has changed the consumers’ behavior including the consumption of energy in all the activities. Analysis of the available data in the region of Crete over the period 2007-2013 has shown a significant decrease of energy consumption and CO2 emissions due to energy use by 25.90% compared with the reduction of national G.D.P. per capita over the same period by 25.45% indicating the coupling of those emissions with the negative growth of the economy. Carbon dioxide emissions per capita in Crete in 2013 are estimated at 4.96 tons. Main contributors of those emissions in the same year were electricity generation from fuel and heating oil by 64.85%, heating sector by 3.23% and transportation by 31.92%.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy and Environment ResearchMême sujetEnergy, Environment, and Transportation PoliciesTravaux en français237 207