Comparison of Greenhouse Gas Emissions Per Capita Per Year Among Countries Considering Methane Emissions
Notice bibliographique
Résumé
The cumulative emissions of CO2 and CH4 had a great impact on the global climate, and the responsibility of countries around the world to achieve greenhouse gas (GHG) emission control goals should be based on the concept of fairness and sustainable development. In this paper, from the perspective of interpersonal equity, based on the annual GHG emissions per capita, using the CO2 and CH4 emissions data of 23 major countries from 1961 to 2017, the ratio for GHG emission per capita per year and the ratio for carbon dioxide emission per capita per year in various countries were calculated with 1961 and 1990 as the starting years, the countries were also sequenced and sorted to analyze the extent to which major countries occupy limited global emissions space at different time scales and GHG ranges. The results showed that the ratio of GHG emission per capita per year in developed countries such as the United States and Canada were far higher than the world average, China was significantly lower than the average, India was much lower than the average. In addition, lengthening the time scale and incorporating the methane emissions from the planting and breeding industry (agriculture activities) had a significant impact on the the ratio of GHGemission per capita and national classification. It can be more conducive to judge the world's average annual GHG emissions, reflect the global emission space occupied by each countries comprehensively and objectively, and scientifically support policymakers in formulating action plan for GHGemission reduction and control, which was of practical significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».