Climate, Land, Energy and Water systems interactions – From key concepts to model implementation with OSeMOSYS
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Climate, Land, Energy and Water systems (CLEWs) approach guides the development of integrated assessments. The approach includes an analytical component that can be performed using simple accounting methods, soft-linking tools, incorporating cross-systems considerations in sectoral models, or using one modelling tool to represent CLEW systems. This paper describes how a CLEWs quantitative analysis can be performed using one single modelling tool, the Open Source Energy Modelling System (OSeMOSYS). Although OSeMOSYS was primarily developed for energy systems analysis, the tool’s functionality and flexibility allow for its application to CLEWs. A step-by-step explanation of how climate, land, energy, and water systems can be represented with OSeMOSYS, complemented with the interpretation of sets, parameters, and variables in the OSeMOSYS code, is provided. A hypothetical case serves as the basis for developing a modelling exercise that exemplifies the building of a CLEWs model in OSeMOSYS. System-centred scenario analysis is performed with the integrated model example to illustrate its application. The analysis of results shows how integrated insights can be derived from the quantitative exercise in the form of conflicts, trade-offs, opportunities, and synergies. In addition to the modelling exercise, using the OSeMOSYS-CLEWs example in teaching, training and open science is explored to support knowledge transfer and advancement in the field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle