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Enregistrement W4385761814 · doi:10.5194/acp-2023-53-ac1

Reply on RC1

2023· peer-review· en· W4385761814 sur OpenAlexaboutno aff
G. Dreyfus

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChildren's Investment Fund Foundation
Mots-clésMontreal ProtocolOzone layerEnvironmental scienceGreenhouse gasOzoneEnvironmental protectionMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. By phasing out production and consumption of most ozone depleting substances (ODSs), the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer (Montreal Protocol) has avoided consequences of increased ultraviolet (UV) radiation, and it will restore stratospheric ozone to pre-1980 conditions by mid-century, assuming compliance with the phaseout. However, several studies have documented an unexpected increase in emissions and unreported production of trichlorofluoromethane (CFC-11) and other ODSs that occurred after 2012 despite production phaseouts under the Montreal Protocol. Furthermore, because most ODSs are powerful greenhouse gases there are significant climate protection benefits in collecting and destroying the substantial quantities of historically allowed products under the Montreal Protocol that are contained in existing equipment and products and referred to as ODS “banks”. Here we present a framework for considering offsets to ozone depletion, climate forcing, and other environmental impacts arising from this or other occurrences of unexpected emissions and unreported production of Montreal Protocol controlled substances. We also show how this methodology could be applied to the destruction of banks of controlled ODSs and GHGs, or to halon or other production allowed under a Montreal Protocol Essential Use Exemption or emergency exemption. Further, we explore a range of potential actions that could offset the ozone depletion, climate, and other environmental impacts arising from instances of unexpected emissions or unreported production should Montreal Protocol Parties agree require remedial action.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0290,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2350,180

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,048 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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