A review of ozone-depleting substances and fluorinated greenhouse gases in China
Notice bibliographique
Résumé
<p indent="0mm">Ozone-depleting substances (ODS) and fluorinated greenhouse gases (F-GHGs) significantly affect ozone layer depletion and greenhouse effect, thereby profoundly affecting global environment change and climate change. They are trace halogenated atmospheric gases that international conventions related to global environmental and climate change aim to reduce and control. The long atmospheric lifespan of ODS and F-GHGs, coupled with their low concentrations and small fluctuation ranges and the wide array of sources and the emergence of new substitutes, poses substantial challenges for precise, comprehensive, and real-time atmospheric monitoring. Estimating the emissions of ODS and F-GHGs and evaluating compliance effectiveness are issues of high interest both in the scientific community and in environmental diplomacy. Since China acceded to the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer, it has made outstanding contributions to the global reduction of ODS emission. In recent years, China has also actively promoted international actions on F-GHGs to play a leading role in addressing climate change. This paper summarizes China′s research on ODS and F-GHGs, focusing on measurement methods, ambient mixing ratios, and emission estimations. Over the past decade, controlling substances such as CFCs and HCFCs have shown a declining trend in China, indicating remarkable compliance effectiveness. However, there has been a noticeable increase in hydrofluorocarbons, perfluorinated compounds, and chlorinated solvents. This paper analyzes the current issues and challenges faced by China in research on ODS and F-GHGs and looks forward to potential areas of focus that may arise under the concerted effort to protect the ozone layer and tackle climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».