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Enregistrement W3195630781 · doi:10.1038/s41467-021-25300-4

Global scenarios of resource and emission savings from material efficiency in residential buildings and cars

2021· article· en· W3195630781 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIsrael Science Foundation
Mots-clésGreenhouse gasReuseResource efficiencyEfficient energy usePillarEnvironmental scienceEnvironmental economicsResource (disambiguation)Production (economics)BusinessNatural resource economicsEngineeringWaste managementComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Material production accounts for a quarter of global greenhouse gas (GHG) emissions. Resource-efficiency and circular-economy strategies, both industry and demand-focused, promise emission reductions through reducing material use, but detailed assessments of their GHG reduction potential are lacking. We present a global-scale analysis of material efficiency for passenger vehicles and residential buildings. We estimate future changes in material flows and energy use due to increased yields, light design, material substitution, extended service life, and increased service efficiency, reuse, and recycling. Together, these strategies can reduce cumulative global GHG emissions until 2050 by 20–52 Gt CO 2 -eq (residential buildings) and 13–26 Gt CO 2 e-eq (passenger vehicles), depending on policy assumptions. Next to energy efficiency and low-carbon energy supply, material efficiency is the third pillar of deep decarbonization for these sectors. For residential buildings, wood construction and reduced floorspace show the highest potential. For passenger vehicles, it is ride sharing and car sharing.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,312

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · 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