MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3044094021 · doi:10.1039/d0ee01530j

The carbon footprint of the carbon feedstock CO<sub>2</sub>

2020· article· en· W3044094021 sur OpenAlexafffund
Leonard Jan Müller, Arne Kätelhön, Stefan Bringezu, Sean McCoy, Sangwon Suh, Robert Edwards, Volker Sick, Simon Kaiser, Rosa M. Cuéllar-Franca, Aïcha El Khamlichi, Jay H. Lee, Niklas von der Aßen, André Bardow

Notice bibliographique

RevueEnergy & Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryCanada First Research Excellence FundBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean CommissionU.S. Department of Energy
Mots-clésCarbon footprintRaw materialCarbon fibersLife-cycle assessmentConsistency (knowledge bases)Environmental scienceFootprintComputer scienceProduction (economics)Greenhouse gasChemistryEconomicsGeographyGeologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews methodological approaches for determining the carbon footprint of captured CO 2 as carbon feedstock, and shows why some approaches lead to suboptimal choices of CO 2 sources and that increased consistency in life cycle assessment (LCA) studies on CCU is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,153 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations206
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & Environmental ScienceMême sujetCarbon Dioxide Capture TechnologiesTravaux en français237 207