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Enregistrement W2733447366

Green production indicators, a guide for moving towards sustainable development

2017· article· en· W2733447366 sur OpenAlexaboutno aff
José Luis Cervera-Ferri, Mónica Luz Ureña

Notice bibliographique

RevueDocumentos de Proyectos · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityProduction (economics)Sustainable developmentBusinessIndustrialisationSustainable productionSustainabilityEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEconomicsPolitical scienceEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication is the outcome of a project entitled “Towards a set of indicators for greener production”, co-financed by ECLAC and the International Development Research Centre (IDRC) of Canada, the objective of which was to develop specific knowledge for promoting the design and compilation of harmonized regional indicators on sustainable production and the incorporation of green technologies in firms of Latin America and the Caribbean. The guide should be seen as a set of methodological recommendations for voluntary application. Nevertheless, it is hoped that the use of these guidelines will facilitate the production of data (providing instruments that countries can readily adapt) and enhance their comparability.
\nThe production and dissemination of internationally harmonized data on green production will help policymakers in the industrial and environmental areas, as well as businesses and society in general, to understand more thoroughly the environmental processes and practices of firms and allow them to take appropriate decisions for reducing the harmful effects of industrialization, to promote environmentally friendly growth, and to seize new economic opportunities in line with the Sustainable Development Goals (SDGs).

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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