Greenhouse gas balance of Russia: the specifics of the federal districts
Notice bibliographique
Résumé
\nThe paper is devoted to the analysis of the greenhouse gas balance developed by the authors for the main participating sectors in the context of federal districts based on actual data for 2021. On the one hand, the energy industry is involved, which is the sector of the economy that occupies a leading position in terms of greenhouse gas emissions – up to 80% of total emissions. Greenhouse gas emissions from the main sectors of the fuel and energy complex were estimated: power generation from fossil fuels and production of fuel and energy resources. On the other hand, the volumes of CO2 absorbed by managed forests of the forest fund, which are the main sink of CO2, were calculated, taking into account losses caused by logging, fires and other causes. The calculated estimates of greenhouse gas emissions showed that the main inflow in all subjects of the Russian Federation comes from energy generation: the largest emission is in the Ural, Central and Siberian federal districts. In terms of greenhouse gas emissions, the Siberian Federal District stands out in coal production, and the Urals Federal District in hydrocarbon production. The largest contribution to the absorption of carbon dioxide is made by the Siberian and Far Eastern Federal Districts. The contribution of these districts to the total figure for Russia is almost half. The only federal district with a negative net balance of greenhouse gases, as determined by the study, is the Far East.\n
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».