TREND: World Bank. Climate Change Data [Archive]: GHG Emissions and Energy Use | Country: Algeria, Argentina, Australia, Austria, Azerbaijan, Bangladesh, Barbados, Belarus, Belgium, Brazil, Canada, Chile, China, Congo (Brazzaville), Cote D'Ivoire, Denmark, Djibouti, Eritrea, France, Gambia, Germany, Guatemala, Hong Kong, India, Indonesia, Israel, Japan, Kazakhstan, Malaysia, Mexico, New Zealand, Norway, Pakistan, Philippines, Russia, Saudi Arabia, Singapore, South Korea, Switzerland, United Kingdom, United States | Socioeconomic Indicator: CO2 emissions per units of GDP, 1990 - 2008. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 051-005-004
Notice bibliographique
Résumé
datasets.shared.infosheet.CitationMgr@146c Dataset: Presents data on the emissions of greenhouse gases (GHG) and energy use, including measures of energy efficiency and carbon intensity of economy. The data are sourced by the World Bank from national and international organizations, including the Carbon Dioxide Information Analysis Center, Environmental Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory (Tennessee, United States), and the International Energy Agency. The World Bank Climate Change Database present statistics that relate to climate change, development, and the relationship between the two. The over 70 indicators included in the dataset are grouped into four areas: Size of the Economy, which presents data on population size and Gross Domestic Product (GDP); Exposure to Impacts, which provides data that suggest the degree to which a country or region may be exposed to changes in the prevailing climate and natural environment, with potential impacts on human health, food security, water supply, and physical infrastructure; Resilience, which includes data on the capacity of human systems to cope with the impacts of climate change, such as economic capacity, institutional capacity, and extent of public infrastructure; GHG Emissions and Energy Use, which includes data on the emissions of greenhouse gases (GHG) and energy use, including measures of energy efficiency and carbon intensity of economy. Data are shown for economies with populations greater than 30,000 or for smaller economies if they are members of the World Bank. Where available, data are provided for all countries and by nation covering the period 1990-2011. http://data.worldbank.org.ezproxy.snhu.edu/topic/climate-change Category: Natural Resources and Environment, Energy Resources and Industries Subject: Climate Change, Air Pollutants, Energy Consumption, Air Pollution, Energy Demand Source: World Bank Founded in 1944 as a result of the Bretton Woods Conference, the World Bank is an independent specialized agency of the United Nations that provides financial and technical assistance to developing countries in order to foster economic growth and reduce poverty. Today, the World Bank Group comprises five institutions owned by 187 member countries: the International Bank for Reconstruction and Development (IBRD), which focuses on middle-income and creditworthy poor countries; the International Development Association (IDA), which focuses on least developed countries; the International Finance Corporation (IFC); the Multilateral Guarantee Agency (MIGA); and the International Centre for the Settlement of Investment Disputes (ICSID). http://www.worldbank.org.ezproxy.snhu.edu/
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,061 |
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 ».