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Enregistrement W6967864828 · doi:10.5281/zenodo.13449633

EXIOBASE-hybrid - Consequential System

2025· dataset· en· W6967864828 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital goodCore modelMarginal landElectricityProduct (mathematics)Marginal productCapital (architecture)Metadata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Consequential System of EXIOBASE hybrid is an extended version of EXIOBASE hybrid (Merciai & Schmidt, 2018), a multi-regional hybrid input-output database. This system is particularly notable for its incorporation of models that address indirect land use changes (iLUC) and marginal electricity generation mix, alongside the inclusion of capital goods in its core input-output framework. These extensions enhances the model's capability in assessing long-term environmental consequences of human activities. Indirect land use change (iLUC): The model details land use-related environmental impacts by integrating indirect land use change activity accounting, such as deforestration and intensification, based on Schmidt et al. (2015). The model is first introduced into EXIOBASE by Schmidt & De Rosa (2018). Marginal electricity mix: The model developed a long-term marginal electricity mix based on detailed characteristics of different electricity generation technologies. The underlying methodology is described in Muñoz et al. (2015) and its implementation in EXIOBASE is described in Merciai & Schmidt (2017) Capital endogenization: The model fill the gap in capital goods use by activities by distributing capital goods use to industrial and final demand activities. Data catalog Version 3.8-beta2 (bw) NOTE: This version is a Brightway-optimized release. It features expanded product resolution, improved product balance, efficient data structure and numerous bugfixes. Click here for a step-by-step import tutorial for Brightway2, and here for a detailed code explanation. io_metadata provides the classification metadata for intermediate and elementary flows. technosphere_value_table is the technosphere matrix values representing inter-sectoral flows of products and services. index_table_hiot is the index table linking technosphere values to activities and products. extensions_value_table provides the biosphere extensions including emissions, resource use, and other environmental flows. index_table_extensions provides index for extension flows, allowing linkage to environmental impact categories. product_value_table is the diagonal entries of the technosphere matrix representing the supply of products and services. Version 3.8-beta1 NOTE: This version, EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1, is a test release. As it is still under development, some results and data flows may contain bugs or inaccuracies. We encourage users to thoroughly review the data and report any issues or inconsistencies they encounter. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1 GHG emission intensities provides the GHG footprint of production and market activities, expressed in both hybrid and monetary units. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1_transaction_matrix is the transaction matrix. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1_final_demand is the final demand. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1_emission is the emission extension. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1 for SimaPro instructions explains how to access and use the dataset in SimaPro, including different configuration options. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1 SimaPro_database is the dataset formatted for direct use in SimaPro, linked to the configuration outlined in "Option 1" of the SimaPro instructions. EXIOBASE-hybrid v3.8-beta1_SimaPro database is the dataset provided in CSV format, which can be imported into SimaPro, linked to the configuration outlied in "Option 2" of the SimaPro instructions. Version 3.3.18-ext1 MR_extended_HIOT_2011_v3_3_18_VA is the value added account extension. Version 3.3.18 MR_extended_HIOT_2011_v3_3_18_act_emissions is the emission extension. MR_extended_HIOT_2011_v3_3_18_incl_invest is the transaction matrix. MR_extended_HIOT_2011_v3_3_18_incl_invest_FD is the final demand. MR_extended_HIOT_2011_v3_3_18_reference_flow is the reference flow table for matrix normalization. References Merciai, S., & Schmidt, J. (2017). Land Use Change and Electricity Models in a Multi-regional Hybrid Input Output Framework. In 25th IIOA Conference in Atlantic City. https://lca-net.com/files/IIOA-paper-19-23-June-2017_iLUC-and-electricity-models-in-a-multi-regional-HIOT.pdf Merciai, S., & Schmidt, J. (2018). Methodology for the construction of global multi‐regional hybrid supply and use tables for the EXIOBASE v3 database. Journal of Industrial Ecology, 22(3), 516-531. Muñoz I, Schmidt J, de Saxcé M, Dalgaard R, Merciai S. (2015). Inventory of country specific electricity in LCA – consequential scenarios. Version 3.0. Report of the 2.-0 LCA Energy Club. 2.-0 LCA consultants, Aalborg https://lca-net.com/p/3935 Schmidt, J., Weidema, B. P., & Brandão, M. (2015). A framework for modelling indirect land use changes in Life Cycle Assessment. Journal of Cleaner Production, 99, 230–238. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.03.013 Schmidt, J., & De Rosa, M. (2018). Enhancing Land Use Change modelling with IO data. SETAC Europe 28th Annual Meeting. https://lca-net.com/files/SETAC_Rome_Schmidt_DeRosa_Extended-abstract_20180515.pdf

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1660,070

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2025
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