Notice bibliographique
Résumé
adaptation economic perspectives 29-31 catastrophic events 32 critique of studies on 51-7 local estimates 33-4 multinational and global assessments 36-45 multiple factors 33 private adaptation 54 regional and national estimates 34-6 research needs 46 sectoral estimates 31-2 importance of 3-4 issues 205-6 additionality 214-20,235-6 agriculture 17,32,35,37,70 Alexeeva-Talebi, V. 108 allocation carbon budget approach 193-7 within EU ETS Directive 258-61 reduction and 203 within sectoral crediting mechanism 224 aluminum production 126 American Clean Energy and Security Act (2009) 270 Andre, Francisco 233 Ansuategi, Alberto 147 Arroyo, Vicki 7,267 Asia, distributional outcomes 133 auctioning within EU ETS Directive 260-61 Australia, distributional outcomes 133 aviation sector 258-9 Barrett, S. 163 baseline setting 214-15, 235,188-93 border adjustment 118 Boston Consulting Group (BCG) study 111-12 Buchner, B. 181 Bush Administration 268 Byrd-Hagel resolution 268 Canada 189, 195 carbon emissions carbon budget approach 193-7 carbon capture and storage (CCS) 62-7,70,115,264 carbon lock-in framework 101-4 carbon pricing 68-70, 87-93 China's position on 191,201-2,234, 240-46,250-51 India's position on 191, 202 United States' position on 191,201, 242,250-51 see also greenhouse gases (GHG) Carraro, Carlo 6,153,162-3,166, 181 catastrophic events 19-20,32 cement production 111-12, 126 Cerda, Emilio 1, 179 Certified Emissions Reduction units (CERs) 108-9,209,211-23 sectoral mechanisms and discounting 223-30 see also mitigation China Chinese Academy of Social Sciences (CASS) 194,195-7 emissions 191,201-2,250-51 governmental decentralization and 244-6 stance on unilateral cuts 234, 240-43 windpower 115 energy requirements assessed 188-92 statistics on energy and GDP 246-50 energy and coal consumption (1990-2008) 247-9 energy intensity, differentials (2006) 249 energy saving targets: (2006
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,698 | 0,426 |
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 ».