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Enregistrement W7146382172

Trends of the Zero Carbon Cities in Japan

2021· article· en· W7146382172 sur OpenAlexfundno aff
junko ota, Junko Akagi

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Sustainable Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueIslamic Development BankMinistry of EnvironmentIndo-French Centre for the Promotion of Advanced ResearchIndian Institute of Technology DelhiInternational Science and Technology CenterDeutsche ForschungsgemeinschaftInternational Development Research CentreNational Applied Research Laboratories
Mots-clésGreenhouse gasZero (linguistics)Global warmingPopulationCarbon fibersLimit (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Paris Agreement sets the goal to limit the global warming to well below 2 °C and preferably 1.5 °C. The recent IPCC report warned that 1.5 °C-warming may occur much earlier than expected. To meet the 1.5 °C target, global emissions of greenhouse gases (GHGs) should be net zero by 2050 or earlier. Increasing number of countries, local governments, and private companies are committing for the 1.5 °C target worldwide. In Japan, this zero carbon movement was initiate by several local governments in 2019, followed by the national government’s commitment in 2020. Now, over 400 local governments, representing nearly 90% of the national population in Japan, announced themselves as the “Zero Carbon City” under the national framework (as of July 30th 2021). This article illustrates the rapidly increasing trends of the Zero Carbon Cities with the overview of emission and energy status in Japan, and analyzes the triggering and supporting elements including the new development of national policies and strategies to ensure the implementation of zero carbon measures at local level as well as to create social and economic co-benefit to the local regions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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