Are There Differences between Estimate (Theoretical) and Actual MACC Approaches of Emission Reduction?
Notice bibliographique
Résumé
The global warming phenomenon has become an international issue which requires effort to avoid and control the concentration of greenhouse gases (GHGs). At the same time, despite various attempts, developed countries need to put more effort and attention into dealing with this issue. Many studies have been conducted on reducing GHGs globally and nationally. The majority of these studies have focused at a national or sectorial level, particularly in the industrial sector. This study focuses on stationary energy. There are two main ways to reduce GHGs, particularly CO2. One is to replace carbon-based fuels with renewables. The other is to reduce consumption. To achieve further GHG emission reductions, improvements to regarding the use of energy are an emerging area of research that has significant implications for policy. Quantitative and qualitative research methodologies were used for this research. The findings of this research indicate that organisations are seeking a more accurate approach to save energy, reduce emissions, and determine the impact of users.’ Organisations are planning to use management accounting methods such as Marginal abatement cost curves (MACCs) when measuring the cost of abatement or reduction in environmental costs for more effective decision-making. This study developed a concept by using actual data in MACC. The design established support for organisations to meet data accuracy needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».