The Evolutionary Trend of CO_2 Emissions and Its Spatial Differentiation in China: Based on R/S Method
Notice bibliographique
Résumé
The paper calculated the Hurst index and fractal dimension for evolution of total CO2 emissions and emission intensity of the 30 provinces in mainland China during 1990-2008 by adopting R/S method.Then the evolutionary characteristic of total emission and emission intensity of CO2 at provincial level was analyzed.The paper classified four types of regions based on the spatial distribution pattern of Hurst index,and compared the variances of evolutionary characters for total emission and emission intensity among them.The result shows that 75.86% of the provinces in mainland China have the strong sustainable increasing trend in the evolution of total CO2 emission,and for the evolution of CO2 emission intensity,64% of the provinces have the strong sustainable decreasing trend.The sustainable decreasing trend of emission intensity in majority region is good news for the accomplishment of the target of cutting CO2 emissions per unit of GDP by 20-25% from 2005 levels by 2020.However,for the most of provinces,the durability of increasing of total emission is higher than the emission intensity decreasing;in addition,there still are some regions which have the weaker decreasing trend in evolution of emission intensity,even the trend of emission intensity decreasing in some regions showed anti-sustainability.All of these indicated that it is still difficult for China to cut CO2 emission further,especially to fulfill the target of decoupling the CO2 emission from economic growth cutting because China's economic development is still at the stage of high speed of industrialization and urbanization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».