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Enregistrement W4407015959 · doi:10.52202/078370-0009

Avoiding Greenwash in Reporting Life Cycle Greenhouse Gas Emissions of Space Solar Power: Environmentally-Extended Input-Output Versus Process-Based Approaches

2024· article· en· W4407015959 sur OpenAlexaff
Andrew Wilson, Haroon Oqab, George B. Dietrich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasProcess (computing)Environmental scienceSpace (punctuation)Power (physics)Environmental economicsComputer sciencePhysicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global energy landscape seeks sustainable alternatives to fossil fuels, the concept of space-based solar power (SBSP) is beginning to be considered on an international level. In the context of SBSP’s emergence as a viable and sustainable energy solution, accurate and transparent assessment of its environmental footprint is essential. This paper outlines challenges concerning some of the common narrative around SBSP and presents some guidance to the SBSP community on how to avoid falling victim to greenwash when discussing the technology. Through case studies and methodological considerations, it will then go on to explore the advantages and limitations of the two main modelling approaches in the reporting of its life cycle greenhouse gas (GHG) emissions, emphasising their applicability to the unique characteristics of developing Solar Power Satellites (SPS). In this regard, the paper will present a comparative Life Cycle Assessment (LCA) of the Innovative Heliostat Swarm and the Mature Planar Array SPS

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,631

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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