PETRAUL / Development of an Analytical Model of Automobile Energy Consumption During Use-Phase for Parametrized Life Cycle Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains the supplementary information files for the article "Development of an Analytical Model of Automobile Energy Consumption During the Use Phase for Parametrized Life Cycle Assessment." "Supplementary_Information_SI1_DetailedModel.docx" contains the detailed calculations and assumptions of the parametrized model. "Supplementary_Information_SI2_Preset_Configurations.xlsx" contains the pre-set configuration datasets, including assumptions and sources. "Supplementary_Information_SI4_LCA_CaseStudy_V0.1.1.xlsx" contains the datasets and unit processes for the LCA case study, comparing lightweight polycarbonate glazing with traditional glass glazing for automobiles. This model is used to generate PETRAUL, a tool for calculating automobile energy consumption for both gasoline vehicles (GV) and battery electric vehicles (BEV) based on this parametrized model and pre-set configurations. Link to the PETRAUL tool: https://petraul.streamlit.app/ The code, Jupyter Notebooks, and datasets used for computing PETRAUL, validating the model, and generating some of the pre-set configurations are available as "Supplementary_Information_SI3" at:GitHub repository: https://github.com/gabrielmagnaval/PETRAUL.git
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,025 |
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 ».