Notice bibliographique
Résumé
adaptation concept of 1-2 African, Caribbean and Pacific (ACP) countries 52, 57 exports to Europe 52-3 Argentina 95 CDM abatement potential 97, 99, 103, 105 Australia 38, 41 government of 41 Bangladesh PoAs in 30 Belarus 38 Brazil 5, 27 abatement potential of 77 CER supply potential 29 government of 117 Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica (PROINFA) 117 Canada 6, 41 carbon capture and storage (CCS) 8, 42, 46, 76, 106, 164 Central Intelligence Agency (CIA) World Factbook 129 certified emission reduction credits (CERs) 7, 12, 22, 30-33, 39, 41, 49-51, 56, 75, 163 buyers of 63 decline in price 6, 113 demand scenarios 39, 41-2, 48-9 EU ban on (2011) 38, 49 forestry 55 generation of 44-6, 93 import of 42 restrictions on 28, 36, 49, 163 supply in LDCs 30-32, 46, 49-51 use in CDM 3-4, 29 China 5, 27, 68, 72-3, 75, 82, 92, 95, 99, 101, 105 abatement cost curve of 78 abatement potential of 77, 79, 97, 101, 103 as major CDM host 66 CER supply potential 29 energy sector of 69 power tariffs in 116 Clean Development Mechanism (CDM) 3-15, 17-39, 42-6, 48-51, 54, 56-7, 59-65, 67-9, 71-2, 74-6, 78-9, 82-3, 86-95, 99, 101, 103, 105-6, 111-15, 120, 123-7, 130-33, 138-41, 144-7, 162-9 Clean Development Mechanism investment 120-21 democratic influence on 122 Clean Development Mechanism project documentation (PDD) 35, 44-5, 67 development of 51, 53, 57 financial information 88 Climate Change Convention 2-3 Ad-Hoc Working Group on Long-term Cooperative Action under the Convention (AWG-LCA) 8 shortcomings of 38 component project activities (CPAs) 30, 33 examples of 51 Conference of the Parties/Meeting of the Parties (COP/MOP) 7, 55 Bali Action Plan (2007) 2, 8 COP 15 (Copenhagen) 35-6 COP/MOP 2 (Nairobi) 32 Nairobi Framework (2006) 32 revisions to CDM 7-9, 27, 39 Croatia 38 Denmark 118 Copenhagen 2, 6, 35 designated national authority (DNA) 130, 141, 144 establishment of 34 project approval process 5, 123 projects rejected by 5 use in CDM mechanism 3, 5, 33 designated operational entity (DOE) 3-4 rejection of projects by 45 discounting emission credits 64, 66, 81-3, 93 demand-side 63 discussions regarding 61-2 supply-side 63
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,019 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».