Visualization of Greenhouse Gas Emissions among OECD Countries
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
The increase in temperature compared to the pre-Industrial Revolution levels, the melting of glaciers, the endangering of living species, and climate change have started to spur the parties into action, and efforts have been made to prevent global warming through agreements and protocols. In this study, the global situation of the gases causing greenhouse gas emissions in 2023 of the international community OECD was examined and the similarities and dissimilarities of the member countries were visually revealed using multidimensional scaling analysis, one of the multivariate statistical methods, based on the variables of Carbon dioxide, Methane, Nitrogen dioxide, and HFC134-a. The study, conducted using the Euclidean distance measure, illustrates the similarities and dissimilarities among countries in a three-dimensional space based on the Stress value. The study demonstrates that France, Türkiye, Canada, and Colombia are similar regarding greenhouse gas emissions. On the other hand, Mexico, Canada, Colombia, Germany, France, Poland, Japan, South Korea, and Israel differ from other OECD countries. The United States exhibits considerable dissimilarity with other OECD countries. Moreover, other OECD countries share similar characteristics. In this way, the multidimensional scaling method will contribute to the comparison of similarities among countries and, in this context, to the development of policy recommendations.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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