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Enregistrement W6931664545 · doi:10.5281/zenodo.7826712

Preview: Final REPEAT Project Findings on the Emissions Impacts of the Inflation Reduction Act and Infrastructure Investment and Jobs Act

2023· report· en· W6931664545 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasInvestment (military)LegislationInflation (cosmology)AgricultureCarbon taxClimate changeEmissions trading

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the close of the 117th Congress in January 2023, REPEAT Project has completed a revised, final analysis of the climate and energy system impacts of legislation passed during this landmark session. This includes detailed analysis of the combined impacts of H.R. 5376, the Inflation Reduction Act of 2022 (IRA) and H.R. 3684, the Infrastructure Investment and Jobs Act of 2021 (IIJA). This brief report previews REPEAT Project’s final revised findings on the impact of these laws on the greenhouse gas emissions trajectory of the United States. In this revised analysis, we have updated all assumptions to reflect the latest data available at year-end 20221 and improved the quality of source data and analysis on oil and gas sector methane emissions and abatement opportunities in agriculture and forestry sectors relative to our Preliminary Report on the Inflation Reduction Act released in August, 2022. This revised analysis now includes a range of three Current Policies2 scenarios (‘Conservative’, ‘Mid-range’, and ‘Optimistic’) to better reflect uncertainty about the effectiveness of IRA provisions and the potential impacts of constraints on supply chains and other rate-limiting factors. This report also presents two benchmark scenarios: a Frozen Policies scenario which only reflects policies enacted as of the start of the 117th Congress in January 2021; and a Net-Zero Pathway scenario, which reflects a cost-effective pathway to reduce U.S. greenhouse gas emissions to 50-52% below 2005 levels by 2030 and net-zero by 2050, consistent with President Biden’s climate mitigation goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,047

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,337
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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