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Enregistrement W4317759393 · doi:10.1021/acs.iecr.2c03621

Mitigation of Ship Emissions: Overview of Recent Trends

2023· article· en· W4317759393 sur OpenAlexafffund
Ali Akbar Sarbanha, Faı̈çal Larachi, Seyed Mohammad Taghavi, Mareen Thiboutot-Rioux, Alexandre Boudreau, Gabriel Dugas

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensInnovation MaritimeUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScrubberFlue gasGreenhouse gasEnvironmental scienceNOxWaste managementParticulatesCombustionAir pollutionSustainabilityEnvironmental engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgency of reducing flue gas pollution in maritime transport makes it necessary to take a holistic view of its sustainability and environmental impacts. Among the approaches to reducing ship exhaust emissions, marinized gas scrubbers, given their ability to be retrofitted to existing ships, are a central element in the tradeoff against the use of expensive low-sulfur fuels. However, compounding this issue, the priority of reducing greenhouse gas (GHG) emissions in the coming decades poses new challenges to emissions compliance. The use of exhaust gas cleaning systems to remove SO X, NO X, and particulate matter (PM) emissions will be enhanced in the short to medium term by GHG reductions. In this study, the different types of scrubbers for seaborne operation and the potential risks associated with their secondary emissions will be critically reviewed. In addition, NO X reduction systems and recent efforts to reduce CO 2 through on-board carbon capture systems or alternative fuel combustion will also be covered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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