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Enregistrement W3117675382 · doi:10.47703/ejebs.v4i58.24

Liquid Biofuels: Sustainable Development Analysis

2020· article· en· W3117675382 sur OpenAlexaff
Bulcsú Reményik, László Vasa, Lóránt Dénes Dávid, Imre Varga

Notice bibliographique

RevueEurasian Journal of Economic and Business Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensSavaria (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelAgricultureNatural resource economicsAviation biofuelAgricultural economicsSubsidyMultinational corporationBusinessProduction (economics)Competition (biology)PetroleumEcological footprintFossil fuelGreenhouse gasEnvironmental scienceSustainable developmentEconomicsBioenergyWaste managementEngineeringGeographyEcologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ecological footprint of Hungary is close to the European average and we expect further growth. The projects of the Széchenyi 2020 program and the Hungarian Multinational Oil and Gas Company (MOL) promote the development of the green economy provide significant subsidies. The depletion of petroleum-derived fuel and environmental concern has promoted to look over the biofuel as an alternative fuel source. However, the production of biofuels is an expensive process. The rapid spread of biofuels created an agricultural expansion, contributing to rising water demands; however, that was already a serious international problem. The competition for agricultural areas has an impact of price increment because the excessive rate of energy crops can replace not only the same kinds of food crops but other (for example fodder) varieties. In our evaluation, the third generation of biofuels seems the ultimate solution for us in the following 25-30 years’ period.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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