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Enregistrement W2970260079 · doi:10.15675/gepros.v14i4.2334

Pegada de Carbono: Em busca de definição e método para uma Logística Verde

2019· article· pt· W2970260079 sur OpenAlexaff
Mateus Felipe Santos Santana, Olívia Toshie Oiko

Notice bibliographique

RevueGEPROS. Gestão da Produção, Operações e Sistemas · 2019
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Pegada de Carbono é um conceito que vem sendo utilizado para mensuração de impactos relacionados a mudanças climáticas e que, quando utilizado para atividades logísticas, pode contribuir para a Logística Verde. Apesar da ampla utilização, não há consenso quanto a sua definição e métodos de cálculo. Este trabalho levantou, por meio de uma revisão sistemática da literatura, definições e métodos existentes para o cálculo de Pegada de Carbono aplicados a atividades de transporte. As definições mais frequentes foram comparadas quanto ao seu escopo de aplicação, gases considerados e métodos sugeridos - tópicos em que foram observadas divergências. Já os métodos mais recorrentes também foram comparados quanto ao escopo, gases, etapas de desenvolvimento e abordagens de cálculo. Ao término, observou-se que apesar da aparente diversidade de opções, todos os métodos são compatíveis com a maioria das definições e possuem a mesma equação base de cálculo, ou podem partir desta.Palavras-chave: Emissões de GEEs. Impactos Ambientais. Mudanças Climáticas. Pegada de Carbono. Logística de Transporte.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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