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Enregistrement W4392652976 · doi:10.5194/egusphere-egu24-19215

Estimates of HFC-134a Emissions over Europe informed by observations show a recent increase

2024· preprint· en· W4392652976 sur OpenAlexaboutno aff
Saurabh Annadate, Michela Maione, Rita Cesari, Serena Falasca, U. Giostra, Barbara Gonella, Federica Moricci, Jgor Arduini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceEconomicsEconometricsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrofluorocarbons (HFCs) are a class of greenhouse gases (GHGs) primarily used as substitutes for ozone-depleting substances like chlorofluorocarbons (CFCs) and hydrochlorofluorocarbons (HCFCs), phased out under the Montreal Protocol. However, HFCs significantly impact global warming due to their high global warming potential. In light of the pressing need to tackle climate change and mitigate the effects of GHG emissions, the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) has established rigorous commitments on emission reduction. As a commitment to the UNFCCC, Annex-I countries need to report their national emission estimates for regulated GHGs, including HFCs, based on the methodologies reported in the IPCC guidelines (Intergovernmental Panel on Climate Change). According to the guidelines, the comparison of estimates with top-down (models based on atmospheric measurements) is indicated as an effective tool for verifying the accuracy of inventories and there is a growing need for independent verification of these estimates. This study reports the most recent update on emissions of 1,1,1,2-Tetrafluoroethane (CH2FCF3) from 2008 to 2023, employing inverse modelling within the European domain, with a specific focus on Italy. CH2FCF3, commercially known as HFC-134a, stands as the most prevalent HFC on a global scale. Its thermodynamic properties, akin to those of dichlorodifluoromethane (CFC-12), render it an effective refrigerant for the RAC (refrigeration and air conditioning) sector. This study reveals a notable decline in HFC-134a emissions over the past decade, followed by a recent resurgence. Specifically, Italian emissions in 2020 show a 48% reduction compared to the levels of 2011 and a subsequent increase, with emissions rebounding by 25% in 2022. The availability of near real-time validated observations combined with the most recent inversion frameworks -such as Flexpart/flexinvert+ used here, could be a valuable tool to support the Inventories used to track progress and the effectiveness of the mitigation policies adopted by each country for this class of compounds (that could be extended to others major GHGs) to maximise the effectiveness of their investments.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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