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Enregistrement W3098887471 · doi:10.1093/oso/9780190490331.003.0007

The Contemporary US Energy System Overview Including A Comparison With China

2016· book-chapter· en· W3098887471 sur OpenAlexaboutno aff
Michael B. McElroy

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasClimate changeExpansiveChinaNatural resource economicsEnergy (signal processing)BusinessEconomicsPolitical scienceEconomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discussion in chapter 2 addressed what might be described as a microview of the US energy economy— how we use energy as individuals, how we measure our personal consumption, and how we pay for it. We turn attention now to a more expansive perspective— the use of energy on a national scale, including a discussion of associated economic benefits and costs. We focus specifically on implications for emissions of the greenhouse gas CO2. If we are to take the issue of human- induced climate change seriously— and I do— we will be obliged to adjust our energy system markedly to reduce emissions of this gas, the most important agent for human- induced climate change. And we will need to do it sooner rather than later. This chapter will underscore the magnitude of the challenge we face if we are to successfully chart the course to a more sustainable climate- energy future. We turn later to strategies that might accelerate our progress toward this objective.We elected in this volume to focus on the present and potential future of the energy economy of the United States. It is important to recognize that the fate of the global climate system will depend not just on what happens in the United States but also to an increasing extent on what comes to pass in other large industrial economies. China surpassed the United States as the largest national emitter of CO2 in 2006. The United States and China together were responsible in 2012 for more than 42% of total global emissions. Add Russia, India, Japan, Germany, Canada, United Kingdom, South Korea, and Iran to the mix (the other members of the top 10 emitting countries ordered in terms of their relative contributions), and we can account for more than 60% of the global total. Given the importance of China to the global CO2 economy (more than 26% of the present global total and likely to increase significantly in the near term), I decided that it would be instructive to include here at least some discussion of the situation in China— to elaborate what the energy economies of China and the United States have in common, outlining at the same time the factors and challenges that set them apart.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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