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Enregistrement W2567042674

Best Practice Benchmarking in Energy Efficiency: Canadian Automotive Parts Industry

2005· article· en· W2567042674 sur OpenAlex
Jessica Norup

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingAutomotive industryEfficient energy useBest practiceBusinessProductivityEnvironmental economicsOperations managementEngineeringMarketingEconomicsManagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2001, Natural Resources Canada's (NRCan's) Office of Energy Efficiency (OEE) launched its industrial benchmarking and best practices program. Traditionally, energy benchmarking involves the collection and analysis of energy related data that is then used to develop quantitative indicators. These indicators enable industrial companies to assess the energy-efficiency, productivity, and emissions performance of their operations vis-a-vis those of similar operations in the same sector. But when the diversity (or non-uniformity) of a sector makes traditional benchmarking virtually impossible, how then can benchmarking still be used to help companies or a sector achieve any kind of energy-efficiency gain? Such was the challenge faced by the Canadian automotive parts industry, which is diverse with large variations in equipment, industrial processes and operating practices used across the sector, making direct comparisons difficult, if not impossible. The Automotive Parts Manufacturers’ Association (APMA) worked in collaboration with their consultant TdS Dixon and NRCan to adapt the traditional concept of benchmarking such that the analytical results would still enable companies in the sector to comparatively identify deficiencies and adapt to a better practice, thereby improving their energy efficiency. A survey was developed that rated APMA member-sites on their capacity for good energy management; that is their Organisational Capacity, Operational Capacity and Technical Capacity. Companies were rated against performance benchmarks in these three categories that were compiled from numerous sources including Natural Resources Canada, the United States Department of Energy and Action Energy in the United Kingdom. • A company’s organizational capacity for managing its energy use is the degree to which its practices include: formulating an energy policy, positioning energy management in the organizational structure, improving employee skills and knowledge in the area of energy efficiency, managing energy information, producing internal and external communications about energy management, and investing in efficiency measures. • A company’s operational capacity for good energy management is the degree to which it provides its employees with operating procedures and training that will help them to keep energy efficiency in mind during production. Although most operating procedures are written for specific energy-consuming systems, many have common elements that can be implemented plant-wide. • A company’s technical capacity for good energy management is the degree to which it incorporates energy efficiency into its acquisition and operation of individual energyconsuming systems.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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