MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4376467403 · doi:10.4337/9781781950364.00020

Index

2003· paratext· en· W4376467403 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2003
Typeparatext
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)MathematicsComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advisory Management Board 14 Africa 85 agriculture, UK, and carbon emissions 209, 210 Algeria, gas in 73, 83, 84 aluminium industry, UK, emission reduction 216 Argentina, gas in 73 Australia 18, 38, 82, 83, 84 electricity in 38 gas in 82, 83, 84 New South Wales comparative analysis 18 Austria, gas in 75, 83, 84, 85 Avenis 63-4 Axpo 63 Balancing and Settlement Code (BSC) 10 Belgium, gas in 73, 75, 83, 84 benchmarking versus yardstick competition 52-5 Beveridge, William 176 Bogetoft mechanism 40-42, 53-4, 58 see also Schleifer mechanism Bös and yardstick competition 55 Bosnia-Herzegovina, gas in 83, 84, 85 brick industry, UK, emission reduction 216 British Coal 90, 91, 92-3 British Gas 2-3, 4, 7 BSC (Balancing and Settlement Code) 10 Bulgaria, gas in 83, 84 Burns and Weyman-Jones comparative efficiency study 57 Canada, gas in 73, 74, 83, 84, 85 carbon dioxide emissions developing countries decomposition in 193-6 and income relationship 189-96 possible growth in 198-201 and environmental Kuznets curves 175-205 industrialized countries decomposition in 185-9 and income relationship 179-85 patterns of growth in 196-8 Kaya identity and 185-9, 193-6, 197, 199 targets, UK see UK, emissions targets CCGT (combined cycle gas turbine) stations 7, 8, 92, 93, 182 CCL (Climate Change Levy) 208, 210-12 CDM (Clean Development Mechanism) projects 200 CEGB (Central Electricity Generating Board) 5, 7, 9 cement industry, UK, emission reduction 216 Centrica 4 ceramics industry, UK, emission reduction 216 chemicals industry and carbon emissions 209, 210 emission reductions 216 China carbon dioxide emissions growth trends 198-201 and income 189 , 190, 193 per capita 189, 198 GDP 194, 195 population 194, 196 primary energy intensities 193, 194, 195 use 190 Clean Development Mechanism (CDM) projects 200 Climate Change Levy (CCL) 208, 210-12

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8460,760

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEdward Elgar Publishing eBooksMême sujetGlobal Energy Security and PolicyTravaux en français237 207