More Data, Less Energy Making Network Standby More Efficient in Billions of Connected Devices More Data, Less Energy Making Network Standby More Efficient in Billions of Connected Devices
Notice bibliographique
Résumé
The electricity demand of our increasingly digital economies is growing at an alarming rate. While data centre energy demand has received much attention, of greater cause for concern is the growing energy demand of billions of networked devices such as smart phones, tablets and set-top boxes. In 2013, a relatively small portion of the world’s population relied on more than 14 billion of these devices to stay connected. That number could skyrocket to 500 billion by 2050, driving dramatic increases in both energy demand and wasted energy. Being connected 24/7 means these information and communication technology (ICT) devices draw energy all the time, even when in standby mode. This publication probes their hidden energy costs. In 2013, such devices consumed 616 terawatt hours (TWh) of electricity, surpassing the total electricity consumption of Canada. Studies show that for some devices, such as game consoles, up to 80 % of the energy consumption is used just to maintain a network connection. Implementing best available technologies could reduce the energy demand of network-enabled devices by up to 65%. In the absence of strong market drivers to optimise the energy performance of these devices, policy intervention is needed. Building on its experience in setting international policy for standby energy consumption of stand-alone devices, the International Energy Agency uses this publication to set the stage for tackling the much bigger challenge of network standby. In exploring both policy and technology solutions, the book charts a path forward and identifies which stakeholders should take the lead in particular areas. An underlying message is that there is a need for international cooperation across all parts of the ICT value chain. M ore D
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,017 |
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 ».