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Enregistrement W4200111764 · doi:10.1186/s41118-021-00148-0

Impacts of family household dynamics on residential energy demands in Hebei Province of China

2021· article· en· W4200111764 sur OpenAlexaff
Yi Zeng, Zhenglian Wang, Li Lan

Notice bibliographique

RevueGenus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResidenceChinaEnergy (signal processing)PopulationPopulation ageingBusinessGeographyProjections of population growthSustainable developmentEconomic growthSocioeconomicsDemographic economicsPopulation growthEconomicsDemographyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents analyses and projections of the residential energy demands in Hebei Province of China, using the ProFamy extended cohort-component method and user-friendly free software and conventional demographic data as input. The results indicate that the future increase in residential energy demands will be dominated by large increase in small households with 1–2 persons. We found that increase of residential energy demands will be mainly driven by the rapid increase of older adults’ households. Comparisons between residential energy demand projections by household changes and by population changes demonstrate that projections by population changes seriously under-estimate the future residential energy demands. We recommend that China needs to adopt policies to encourage and facilitate older parents and adult children to live together or near-by, and support rural-to-urban family migration. Promoting inter-generation co-residence or living near-by between older parents and young adults would result in a mutually beneficial outcome for both older and younger generations as well as to effectively reduce energy demands. We suggest governments to carefully formulate strategies on efficient residential energy use to cope with the rapid households and population aging, and strengthen data collections/analyses on household residential energy demands for sound policy-making and sustainable development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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