Enhancing the Gasoline Vehicles' CO2 Emissions Estimation in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
RESUME Les changements climatiques sont devenus l’un des enjeux environnementaux principaux des dernieres annees, les emissions de gaz a effet de serre (GES) etant pointees du doigt comme principal coupable. Globalement, les decideurs des politiques tentent depuis un certain temps de reduire les emissions des GES a travers diverses mesures et politiques. Considerant qu’en Amerique du Nord, le domaine du transport compte pour 30% des emissions totales, il est devenu le centre d’attention pour les initiatives de reduction des emissions de GES.----------ABSTRACT Climate change has become one of the most critical environmental concerns of the past decades, with greenhouse gas (GHG) emissions being identified as the main culprit. Globally, policy makers have been trying to reduce GHG emissions through various policies and strategies; given that in North America, transportation accounts for 30% of the total emissions, it has become the focus of attention for GHG reduction initiatives. The first step to implementing a policy or strategy is to estimate its potential impact on emissions; the use of emission models is necessary to assess the potential impact of those initiatives. Since the 70s, many researchers have developed different models, reaching a peak in the number of studies in the 80s. The emission models have evolved since then and have been regularly updated, but still need improvements. Since these models are extremely sensitive to their input datasets and their methods of calibration, failing to provide accurate input datasets or calibration can result in erroneous stimations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».