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Enregistrement W4226296422 · doi:10.31219/osf.io/69kje

Global Economic Crisis, Energy Use, CO2 Emissions and Policy Roadmap amid COVID-19

2022· preprint· en· W4226296422 sur OpenAlexaff
Asikha Aktar, Md. Mahmudul Alam, Abul Quasem Al‐Amin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PaceGreenhouse gasConsumption (sociology)Global recessionShock (circulatory)Development economicsEconomic recoveryEconomicsBusinessEconomic policyAgency (philosophy)Economic growthNatural resource economicsGeographyMacroeconomicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has emerged as one of the deadliest infectious diseases on the planet. Millions of people and businesses have been placed in lockdown where the main aim is to stop the spread of the virus. As an extreme phenomenon, the lockdown has triggered a global economic shock at an alarming pace, conveying sharp recessions for many countries. In the meantime, the lockdowns caused by the COVID-19 pandemic have drastically changed energy consumption patterns and reduced CO2 emissions throughout the world. Recent data released by the International Monetary Fund and International Energy Agency for 2020 further forecast that emissions will rebound in 2021. Still, the full impact of COVID-19 in terms of how long the crisis will be and how the consumption pattern of energy and the associated levels of CO2 emissions will be affected are unclear. This review aims to steer policymakers and governments of nations toward a better direction by providing a broad and convincing overview on the observed and likely impacts of the pandemic of COVID-19 on the world economy, world energy demand, and world energy-related CO2 emissions that may well emerge in the next few years. Indeed, given that immediate policy responses are required with equal urgency to address three things—pandemic, economic downturn, and climate crisis. This study outlines policy suggestions that can be used during these uncertain times as a guide.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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