Energy Efficient Cities : Assessment Tools and Benchmarking Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With cities accounting for half the world's population today, and two-thirds of global energy demand, urbanization is exacting a serious toll on the environment. As rapid urban growth continues, energy use in cities and associated levels of greenhouse gas (GHG) emissions are projected to continue unabated; current projections indicate that approximately 70 percent of the world's population will live in cities by 2050, producing some 80 percent of the world's GHG emissions. Unfortunately, most of this urban growth will take place in developing countries, where the vast majority of people remain underserved by basic infrastructure service and where city authorities are under-resourced to shift current trajectories. Further, the developing regions of Africa and Asia are where the most rapid urbanization is taking place, and they are least able to cope with the uncertainties and extremities of climate impacts. The development and mainstreaming of energy-efficient and low-carbon urban pathways that curtail climate impacts without hampering the urban development agenda thus are essential to meeting such challenges. Reducing long-term energy use through efficiency also enhances energy security by decreasing dependence on imported and fossil fuel. In addition, lower energy costs free up a city's resources to improve or expand services while providing important local co-benefits, creating new jobs, enhancing competitiveness, improving air quality and health, and providing a better quality of life. The scope of the papers encapsulates all three urban contexts: new cities, expanding cities, and retrofitting existing cities. The range of policy-relevant conceptual tools and practices discussed during the sessions, and subsequently built upon in this volume, helps achieve a better understanding of leverage points for energy-efficiency interventions and helps catalyze solutions that will delink high levels of carbon-intensive energy use from urban growth without compromising local development priorities.
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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) | 0,001 | 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 découle