Contributions to Keep the Atmosphere Balanced: How a MagneticMinimizer of Emissions from Mobile Sources Should Be Designed
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the first of an integrated set of documents intended to contribute to reduce air pollution controlling CO2 emissions and consequently helping to keep Carbon Cycle Balance. It is a selfless, committed and responsible contribution with technical information and experiences of 11 years of work with magnetic minimizers of emissions from mobile sources, which could facilitate synergistic work, by integrating facts whose importance could be going unnoticed, rather than favoring the environmental controversy. The main goal of this first paper is to disseminate a system of procedures to design a magnetic efficient and balanced minimizer of gases emissions from mobile sources. Such a minimizer must allow to satisfy the commitments made by most countries in the world to strengthen their global response to the threat of climate change, especially the Paris Agreement signed in April of 2016 by 195 countries engaged in an internationally coordinated effort to tackle climate change, by controlling global warming. The system of Procedures is the result of several years of experimental work and is supported by comparisons of Single Day Tests results on cars, without a minimizer and then after installing it, obtained in Colombia's ADC, in 2008 with a magnetic minimizer with hydraulic pretreatment and in 2018 with a magnetic minimizer without pre-treatment, using standard gasoline. When increases of CO2 emissions, for 3 tested cars in 2008 were compared with the correspondent 0.7% increase of the car, tested in 2018, this was found lower, in factors of 3.1, 5 and 2.1. With the minimizer without pre-treatment installed in this car, emissions reductions of 68.4% in CO and 12.5% in HC, meeting the standards, were found. This fact opens the option of designing a magnetic efficient and balanced minimizer; reducing CO and HC emissions controlling CO2 emissions, helping transport sector decarbonization and meeting international commitments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».