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Enregistrement W2413174505 · doi:10.2118/136866-ms

Natural Gas: The Green Fuel of the Future

2010· article· en· W2413174505 sur OpenAlexaff
Robert S. Taylor, Peter Tertzakian, Tim Wall, Julie Wilkinson, Michael D. Graham, P. J. Young, Sheldon Harbinson

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensEncana (Canada)Apache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasCoalEnvironmental scienceNatural resource economicsWaste managementFossil fuelPetroleumRenewable natural gasWork (physics)Natural gas pricesCrude oilMethanePacePrimary energyFuel gasEngineeringRenewable energyPetroleum engineeringEconomicsChemistryCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As populations and economies continue to grow globally, energy demand will grow proportionally. Extensive work by Peter Tertzakian (2006, 2009) has shown crude oil supplies may not keep pace with this increased demand. The shortfall must be met by other energy sources. Only two current energy sources have the global capacity to, by themselves, address increased energy demand in a timely manner. These are natural gas and coal. Traditionally, the major use of crude oil has been for processing into transportation fuels, with lesser amounts being used for petro-chemicals and home heating. Natural gas and coal have been used primarily for electrical generation and heating. A pivotal transition will likely occur in which natural gas and coal begin to see increased use as transportation fuels. A battle for market share between primary fuels will likely ensue. The objective of this paper is to present data comparing the environmental impact of using methane vs. coal. A compelling case for the use of natural gas as the future "green fuel" emerges.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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