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Enregistrement W2990073516 · doi:10.5539/eer.v9n2p61

Mitigation and Compensation of CO2 Emissions Due to International Tourism in the Island of Crete, Greece

2019· article· en· W2990073516 sur OpenAlexvenueno aff
John Vourdoubas

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismCarbon footprintGreenhouse gasAccommodationBusinessNatural resource economicsCarbon fibersCarbon offsetGross domestic productCompensation (psychology)Environmental protectionEnvironmental scienceGeographyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the current study is to examine the possibilities of mitigating the carbon footprint of the tourism industry in Crete, Greece, to estimate its carbon intensity and additionally the cost of eliminating all tourism-related carbon emissions with compensation credits in the island. Various mitigation options in different sectors of the tourism industry in Crete, including transport to the destination, accommodation, catering and various tourist activities at the destination, have been proposed. Mitigation of carbon emissions in accommodation is easier, due to the presence of appropriate technologies, than in other tourism sectors. Various carbon offsetting schemes including the use of carbon compensation credits and forest restoration have also been investigated. Based on existing research regarding annual CO2 emissions due to the tourism industry in Crete, the area of new forest plantations required for offsetting all tourism-related carbon emissions in Crete has been calculated at 114 031 ha. The carbon intensity of the tourism industry in Crete has been estimated at 0.562 kgCO2/€ which is in the same range of values reported for other EU countries. The annual cost of eliminating all tourism-related CO2 emissions in Crete has been estimated at €20,525,580 which corresponds to 0.51% of the annual gross domestic product in the island attributed to tourism.

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 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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,317

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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