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Enregistrement W3167149160 · doi:10.11575/prism/35871

2011-2012 University Of Calgary Scope 3 Ghg Inventory

2013· article· en· W3167149160 sur OpenAlexaboutno aff
David Lee

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Greenhouse gasBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research project conducts a Scope 3 GHG Inventory for the University of Calgary for the operating year 2011-12 using the World Resources Institute (WRI) Greenhouse Gas Protocol Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting and Reporting Standard in order to identify the Scope 3 GHG footprint from university operations. Emissions from Scope 3 sources are important because they can make up to 75 percent of the total GHG footprint for an organization. Scope 3 is a relatively emerging category of emissions, and currently there is only a small amount of literature and guidance available. The previous inventory conducted in 2008-09 relied heavily on the Clean-Air Cool-Planet carbon calculator and generic calculation tools; however, this year’s inventory attempted to use emissions factors and data that provided a more accurate representation of the operating environment for the University of Calgary. This inventory shows a 45 percent increase from the last inventory with the largest source of emissions coming from student and staff commuting. In addition to calculating Scope 3 emissions for the University of Calgary, the report identifies some of the challenges in applying this type of reporting standard to a higher educational institution and recommends improvements required to continue to advance the quality and accuracy of Scope 3 reporting for the university in the future. This report finds that improvements in data quality and collection, development of improved reporting standards as well as emission factors and methodology that represent the local operating environment of the university will improve reporting in the future.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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