Canadian Provincial Input-Output Tables of Embodied Emissions, 2010-2015
Notice bibliographique
Résumé
This dataset was created using an environmentally extended multi-region input-output (EE-MRIO) model, which uses an input and output approach that tracks flows of monetary values of trade to allot environmental impacts between regions and sectors. The MRIO model is a predominant method for the estimation of consumption-based greenhouse gas (GHG) accounting. Our particular model was constructed using Python. The tabulated results show the flows of emissions embodied in imports, exports, and domestic consumption of a region. In our case, we calculated the consumption emissions of all Canadian provinces and territories from 2010-2015. The tables show intersectoral, interprovincial, and international flows of embodied emissions, presented in the North American Industry Classification System (NAICS)" Regarding our model’s inputs for estimating embodied emissions in international trade, we utilized the Environmental Accounts and financial input-output tables from the World Input-Output Database (WIOD). For estimating embodied emissions in Canada and Canada’s trade, we used Canada’s Physical Flow Accounts, Interprovincial Input-Output and Supply-Use Tables, and Canada’s Trade Online Data. These datasets were accessed in August 2019 from the following websites (see links): • WIOD Input-Output Tables: http://www.wiod.org/home • WIOD Environmental Accounts 2013: http://www.wiod.org/home • WIOD Environmental Accounts 2019: https://ec.europa.eu/jrc/en/research-topic/economic-environmental-and-social-effects-of-globalisation • Interprovincial Input-Output Tables: https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/catalogue/15-211-X • Interprovincial Supply-Use Tables: https://www150.statcan.gc.ca/n1/en/catalogue/15-602-X • Physical Flow Accounts: https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=3810009701 • Canada’s Trade Online Data: https://www.ic.gc.ca/eic/site/tdo-dcd.nsf/eng/Home
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,008 |
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 ».