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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».