The State of Carbon Neutrality in the Greater Toronto Hamilton Area for 2016
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
A methodology was developed for creating municipality-scale emission inventories using publicly available online data. A bottom-up emissions inventory of prominent greenhouse gases (carbon dioxide, methane, and nitrous oxide) and criteria air contaminants (carbon monoxide and oxides of nitrogen) in the Greater Toronto Hamilton Area (GTHA) was developed for the year 2016. Emissions from agriculture, buildings, ecosystems, industries, and transportation were estimated in layers and then summed in each individual grid square. The inventory used non-proprietary data and was distributed on a fine grid (four square kilometre grid cells). It was estimated that the GTHA produced 58.6 megatonnes of carbon dioxide equivalent, 194,460 tonnes of carbon monoxide, and 106,140 tonnes of nitrogen oxides for the study year. Traffic produced the most of all pollutants except methane, which was dominated by waste (landfills). The inventory was validated against published inventories from Environment and Climate Change Canada (ECCC) and The Atmospheric Fund. The developed methodology can be used by other municipalities to assess their state of carbon neutrality and air pollution. This dataset includes the emissions found for each grid cell, located by latitude and longitude. The exact area of each grid cell is included along with the values of carbon monoxide, nitrogen oxides, carbon dioxide, methane, and nitrous oxide. The values are normalized by population and area, respectively. Greenhouse gases are combined into megatonnes of carbon dioxide equivalent per square kilometre. A shapefile of the data distributed in grid cells over the Greater Toronto Hamilton Area in Ontario, Canada is included to aid visualization.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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