MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2324091296 · doi:10.1021/es3003684

Black Carbon Emissions in China from 1949 to 2050

2012· article· en· W2324091296 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Development and Reform CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon blackEnvironmental scienceChinaGreenhouse gasCarbon fibersWaste managementEnvironmental chemistryEnvironmental protectionChemistryEngineeringGeographyComputer scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black carbon (BC) emissions from China are of global concern. A new BC emission inventory (PKU-BC(China)) has been developed with the following improvements: (1) The emission factor database was updated; (2) a 0.1° × 0.1° gridded map was produced for 2007 based on county-level proxies; (3) time trends were derived for 1949-2007 and predicted for 2008-2050; and (4) the uncertainties associated with the inventory were quantified. It was estimated that 1957 Gg of BC were emitted in China in 2007, which is greater than previously reported. Residential coal combustion was the largest source, followed by residential biofuel burning, coke production, diesel vehicles, and brick kilns. By using a county-level disaggregation method, spatial bias in province-level disaggregation, mainly due to uneven per capita emissions within provinces, was reduced by 42.5%. Emissions increased steadily since 1949 until leveling off in the mid-1990s, due to a series of technological advances and to socioeconomic progress. BC emissions in China in 2050 are predicted to be 920-2183 Gg/yr under various scenarios; and the industrial and transportation sectors stand to benefit the most from technological improvements.

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.

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 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 enseignants0,071
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,186 · 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