Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,846 | 0,760 |
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.
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 ».