Maritime Energy Efficiency: Emerging Trends and Key Performance Indicators
Notice bibliographique
Résumé
The shipping industry plays a crucial role in global trade, yet it faces significant challenges in balancing economic growth with environmental sustainability. Regulatory measures such as those introduced by the International Maritime Organisation (IMO) aim to curb emissions through various strategies. These regulations also promote the adoption of cleaner fuels and energy efficiency measures. Although there are many proven solutions to enhance energy efficiency and reduce CO2 emissions, their adoption across the shipping sector remains in the early stages. This work reviews emerging trends in maritime energy efficiency and identifies relevant Key Performance Indicators (KPIs) for assessing green innovations in shipping. By mapping energy efficiency advancements in shipping, the review sets a foundational understanding of the domain's current innovations. Subsequently, it embarks on an exhaustive exploration of extant literature to articulate a set of KPIs that embody the effectiveness and impact of these green solutions. These indicators not only cover traditional metrics like fuel consumption and greenhouse gas emissions but also include modern measures. The study highlights the importance of adopting a multi-dimensional approach to evaluate the effectiveness of energy-efficient innovations in the maritime sector, by providing a framework for stakeholders to guide policy, decision-making, and the adoption of sustainable practices in shipping.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».