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Enregistrement W4306322301 · doi:10.2478/minrv-2022-0021

Aspects Regarding the Use of Coal in the Production of Electrical and Thermal Energy

2022· article· en· W4306322301 sur OpenAlexaboutno aff
Vasile Bobei, Daniela Ionela Ciolea

Notice bibliographique

RevueRevista minelor · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueRenewable energy and sustainable power systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalCoal miningProduction (economics)Natural resource economicsClean coal technologyConsumption (sociology)Environmental scienceQuarter (Canadian coin)Electricity generationWaste managementBusinessEconomicsPower (physics)EngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, coal was and remains one of the main primary energy resources, being the cheapest option for power generation. Coal deposits are available in large quantities, its exploitation being done with more stable prices and less sensitive to a series of international events, but it has the disadvantage of significant additional costs, due to the technologies required to reduce emissions in the environment. Romania, one of the most important coal-producing countries in Europe, has a long tradition in the mining industry and has important coal reserves, which can ensure the continuity of production for more than 150 years. Unfortunately, after 1989, coal production in our country almost halved, mainly due to the decrease in mining activity and the reduction of coal consumption (both by industry, such as steel and households - for the heat consumed from power plants based on of coal). At the moment, Romania mainly imports coal, but the share of imported coal also decreased to a quarter compared to 1990.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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