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Enregistrement W4404468418 · doi:10.1615/interjenercleanenv.2024054395

CARBON FOOTPRINT ANALYSIS: A COMPARATIVE STUDY OF FOSSIL FUEL AND RENEWABLE POWER GENERATION IN EDMONTON, ALBERTA

2024· article· en· W4404468418 sur OpenAlexaffabout
Anjeela Bhutia, Md. Shamim Akhter, Syed Nafiz Imtiaz, Amin Etminan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy for a Clean Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyCarbon footprintFossil fuelEnvironmental scienceRenewable fuelsFootprintEcological footprintWaste managementGreenhouse gasEngineeringSustainabilityEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing climate change in Alberta, Canada, is imperative for sustainable development, especially considering the significant contributions in the province of greenhouse gas emissions. Using Python-based methodologies, this stud is a comprehensive comparative analysis of carbon footprints, fossil fuel, and renewable energy systems in Edmonton, Alberta. Our analysis reveals the substantial environmental impact of fossil fuel-based energy generation, highlighting the urgent need for transitioning towards renewable energy to mitigate climate change. Our proposed renewable systems show that a natural gas genset emits 1,275,320 kg of CO<sub>2</sub> annually, while solar panels avoid approximately 14,095,500 kg of CO<sub>2</sub> emissions over 25 years. Wind energy systems achieve nearly 98.5% lower GHG emissions than natural gas gensets. We offer nuanced insights into each energy source's environmental impacts and economic considerations, emphasizing the critical role of renewable energy in achieving carbon emissions reduction targets and promoting sustainable development in Alberta.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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