Intensidade energética dos países integrantes do BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul)
Notice bibliographique
Résumé
A energia é fundamental para o crescimento e manutenção das atividades humanas. A intensidade energética mede a eficiência com que os países utilizam as energias disponíveis. O objetivo deste artigo foi analisar a intensidade energética dos países pertencentes ao BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul) para os períodos de 2004, 2006, 2008, 2010, 2012 e 2014. Os dados utilizados foram de origem secundária obtidos no site da Agência Internacional de Energia. O método de análise utilizado foi o descritivo através das variáveis produção de energia, consumo de eletricidade, emissões de CO2, intensidade energética e autos suficiência energética global. No período analisado todos os países aumentaram a produção de energia. A China alcançou a maior produção. No consumo de eletricidade todos os países aumentaram e os maiores consumos foram alcançados, respectivamente, pela China e Rússia. A China e a Índia quase dobraram as emissões de CO2 nos anos analisados. Todos os países diminuíram a intensidade energética, com exceção do Brasil que obteve um pequeno aumento no último ano analisado. Mesmo com esse aumento, o Brasil é o país com a menor intensidade energética. Os resultados mostram a urgência em se modificar a composição da matriz energética dos países, principalmente os que mais poluem, buscando investimentos em áreas diversas de produção de energia, com ênfase nas energias limpas, capazes de abastecer a população com menos impactos ambientais.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».