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Enregistrement W6903276815 · doi:10.1051/e3sconf/202347001013/pdf

Greenhouse gas balance of Russia: the specifics of the federal districts

2023· article· en· W6903276815 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Power Generation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSiberian Branch, Russian Academy of SciencesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésGreenhouse gasFossil fuelCoalElectricity generationEnergy balanceContext (archaeology)Greenhouse effectEnergy policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\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

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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