The superefficiency direction distance function and total factor energy efficiency: Evidence from the comprehensive and progressive agreement for trans‐pacific partnership (CPTPP) member countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study used the superefficiency direction distance function and total factor energy efficiency to evaluate the changes in energy efficiency and total factor energy efficiency of 11 member countries of the Comprehensive and Progressive Agreement for Trans‐Pacific Partnership (CPTPP) from 2013 to 2017. Based on the results, we consider the policy implications for CPTPP members, and suggest approaches to improve the direction and range of the difference variable for aalyzing energy efficiency performance. In the selection of variables, input variables include labor force, energy consumption, and capital formation; undesirable output variables include the domestic production gross, life expectancy, and PM2.5. The results show that Canada, Japan, and Mexico have the best performance in terms of energy superefficiency and total factor energy efficiency; in contrast, Chile, Malaysia, Peru, and Vietnam would benefit from improved energy efficiency. Energy efficiency can be improved by reducing labor and final energy consumption, increasing gross domestic product, and reducing PM2.5. However, simultaneously improving all three factors is challenging. Countries should first focus on appropriately adjusting energy policies, actively developing new energy use, improving production technology, avoiding waste, reducing PM2.5, and accelerating urban development to achieve optimal energy efficiency.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».