Intensidade energética dos países integrantes do BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul)
Bibliographic record
Abstract
A energia é fundamental para o crescimento e manutenção das atividades humanas. A intensidade energética mede a eficiência com que os países utilizam as energias disponíveis. O objetivo deste artigo foi analisar a intensidade energética dos países pertencentes ao BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul) para os períodos de 2004, 2006, 2008, 2010, 2012 e 2014. Os dados utilizados foram de origem secundária obtidos no site da Agência Internacional de Energia. O método de análise utilizado foi o descritivo através das variáveis produção de energia, consumo de eletricidade, emissões de CO2, intensidade energética e autos suficiência energética global. No período analisado todos os países aumentaram a produção de energia. A China alcançou a maior produção. No consumo de eletricidade todos os países aumentaram e os maiores consumos foram alcançados, respectivamente, pela China e Rússia. A China e a Índia quase dobraram as emissões de CO2 nos anos analisados. Todos os países diminuíram a intensidade energética, com exceção do Brasil que obteve um pequeno aumento no último ano analisado. Mesmo com esse aumento, o Brasil é o país com a menor intensidade energética. Os resultados mostram a urgência em se modificar a composição da matriz energética dos países, principalmente os que mais poluem, buscando investimentos em áreas diversas de produção de energia, com ênfase nas energias limpas, capazes de abastecer a população com menos impactos ambientais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".