Notice bibliographique
Résumé
South Africa is committed to preserving the environment and addressing climate change related issues based on science and equity. In 2019, South Africa ratified the Kigali Amendment to the Montreal Protocol to reduce the consumption and production of hydrofluorocarbons (HFCs) to simultaneously protect the ozone layer and contribute to mitigating climate change. In 2015, South Africa also signed the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) Paris Agreement to fight against climate change and committed to achieve a “peak, plateau and decline” greenhouse gas (GHG) trajectory at a level between 398 and 614 MtCO2e/year by 20301. In 2021 revised target ranges of 398-510 Mt CO2-eq for 2025, and 398-440 Mt CO2-eq for 2030 were issued, as well as aspiring to reach a net zero carbon economy by 2050.\nAddressing the environmental impacts of cooling products converges the objectives of these two treaties. Cooling products are the main source of HFC use and they consume a significant amount of electricity produced from emission intensive coal fired power plants. South Africa’s efforts to mitigate global warming can therefore be amplified if the energy efficiency (EE) of cooling products is improved at the same time a refrigerant transition from HFC is considered. Synergistic actions with respect to sustainable cooling access across sectors will have a higher impact than actions taken in isolation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,013 |
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 ».