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Enregistrement W2346080964 · doi:10.1177/1070496515623821

A Framework for Reducing Global Manufacturing Emissions

2016· article· en· W2346080964 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

RevueThe Journal of Environment & Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasOffshore outsourcingOutsourcingBusinessChinaOffshoringCarbon accountingGovernment (linguistics)Environmental economicsDestinationsNatural resource economicsEconomicsIndustrial organizationTourismMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article establishes outsourcing as a cause of increase in global emissions, presents an original framework to account for greenhouse gas emissions from outsourcing, and recommends a carbon tax on differential emissions between importing and exporting countries. The impact of the carbon tax is shown through examples illustrating the potential financial implications for nations (i.e., the United States, Germany, and China) and an organization heavily engaged in sourcing from energy inefficient nations (i.e., Walmart). The framework provides a basis for developing government policy and assisting corporations in choosing environmentally friendly destinations. The motivation for the research is that current emissions accounting practices are based on places of generation, which provides an incomplete accounting of a nation’s emissions inventories and does not provide organizations with insight into the environmental impacts of their offshore operations. The proposed model is transparent, scalable, and relatively simple to implement. The model can provide a basis for improved national policies that will encourage corporations to choose energy-efficient destinations for offshore outsourcing and to help reduce global greenhouse gas emissions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
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