Assessing European HFC Emissions Using Inverse Modelling Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hydrofluorocarbons (HFCs) are potent greenhouse gases that contribute substantially to climate change. Their emissions are rapidly evolving due to changes in production and use that are driven by the Kigali Amendment to the Montreal Protocol and regional regulations. Atmospheric data and inverse modelling systems can be valuable for evaluating the effectiveness of these controls and the emissions reported to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Currently in Europe, the United Kingdom and Switzerland include atmospheric top-down emission estimates as part of their National Inventory Reports to the UNFCCC, and now the Horizon Europe project Process Attribution of Regional emISsions (PARIS) aims to expand similar inventory evaluation to several additional European countries. In this PARIS study, we derived HFC emissions for north-western Europe from 2012 to 2023 using the NAME transport model and three Bayesian inversion systems (InTEM, ELRIS, RHIME), focusing on HFC-134a, HFC-143a, HFC-32, HFC-125, HFC-23, HFC-152a, HFC-227ea, HFC-236fa, HFC-245fa, HFC-365mfc, and HFC-4310mee. Our results indicate an overall decline in HFC emissions in north-western Europe, broadly consistent with European F-gas regulations. Derived emissions trends are compared with National Inventory Reports, highlighting discrepancies. Moreover, we explore the driving factors behind these trends. These findings contribute to understanding emissions trends and improving inventory evaluations in Europe.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle