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Enregistrement W2610226227

국내 냉매관리제도 개선방안 연구 - 냉매 생산·사용·폐기 단계별 분석을 중심으로 -

2015· article· ko· W2610226227 sur OpenAlexaboutno aff
명소영, 장완복, 유시리, 엄태인

Notice bibliographique

Revue한국폐기물자원순환학회지 · 2015
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefrigerantMontreal ProtocolOzone layerEnvironmental scienceWaste managementGreenhouse gasGlobal warmingClean Air ActEnvironmental protectionBusinessNatural resource economicsEnvironmental planningEngineeringClimate changeOzoneAir pollutionMeteorologyChemistryHeat exchangerEconomicsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrofluorocarbons (HFCs) emerged as alternative refrigerants after chloro fluorocarbons (CFCs) and hydro-chloro fluorocarbons (HCFCs) were identified as substances requiring control by the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer. However, because the Kyoto Protocol considered HFCs as greenhouse gases, and their impact on climate change has been increasing, major developed countries have been strengthening the existing level of regulations related to the use of HFCs as refrigerants. In addition, South Korea has also passed various legislations relating to refrigerant management, in the form of policies such as the Wastes Control Act, the Act on Control etc. of the Manufacture of Specific Substances for the Protection of the Ozone Layer, the Clean Air Conservation Act, and the Act on Resource Circulation of Electrical and Electronic Equipment and Vehicles. However, reports indicate that these regulations have not been followed effectively due to the lack of a specific system relating to the phased management of production, use, and disposal of refrigerant materials. In order to identify and solve the problems relating to refrigerant management in South Korea, this study investigates the current state of refrigerant management in three separate phases: production, use, and disposal of refrigerants. Outstanding refrigerant management policies are also analyzed, using those enacted in the EU, United States, and Japan as examples, and these are then compared to regulations in Korea.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
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

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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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