Remarkable Spatial Disparity of Life Cycle Inventory for Coal Production in China
Notice bibliographique
Résumé
Coal is the primary energy source in China, and its life cycle inventory (LCI) is widely used as background data for life cycle assessment studies. Previous research indicates that the inventory of coal production varies regionally. However, the development of complete regionalized LCIs for coal production is quite limited. Here, we establish the first provincial-level LCIs of local coal production and market for coal in China, based on a database of 6,122 coal mines and developed models. In the inventory results of local coal production, the coefficients of variation (CVs) of nine indicators exceed 0.5, especially SO 2 and particulate matter emission factors (CVs > 1). Compared with that, the interprovincial coal trade homogenizes the provincial production inventory of market for coal relatively, despite four indicators with CVs exceeding 0.5. Therefore, the regionalized inventory with remarkable spatial differentiation can provide more accurate fundamental data for future research such as electricity production. Furthermore, CH 4 emissions from coal production account for 24% of China’s total methane emissions, highlighting its significance in mitigating global warming. Moreover, through the increasing coal trade, the significant and implicit plunder of water resources from the three coal net-exporting provinces, located in water-scarce areas, should be noted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».