Phương pháp tiếp cận mô hình công trình trung hoà carbon trong bối cảnh Việt Nam
Bibliographic record
Abstract
Bài báo trình bày một phương pháp tích hợp chính sách–dữ liệu–thực hành để phát triển mô hình công trình trung hòa carbon cho Việt Nam. Mô hình này dựa trên đánh giá carbon toàn bộ vòng đời trong khuôn khổ Sáng kiến Mục tiêu Dựa trên Khoa học (SBTi) của Hội đồng Công trình Xanh Thế giới (WGBC). Phương pháp nghiên cứu gồm: tổng hợp kinh nghiệm xây dựng mô hình công trình trung hoà carbon của các nước phát triển như Vương quốc Anh, Úc, Canada; đánh giá khả năng áp dụng các giải pháp giảm carbon theo vòng đời trong điều kiện Việt Nam; và xây dựng sơ đồ tiếp cận mô hình công trình trung hoà carbon làm cơ sở cho lộ trình 2035–2050 trong bối cảnh chưa có định mức sử dụng năng lượng và phát thải khí nhà kính của các loại hình công trình. Phương pháp lập mô hình giúp xác định “giới hạn kép” về phát thải carbon vận hành và carbon hàm chứa. Phân tích tiềm năng giảm phát thải carbon hàm chứa vòng đời của công trình thông qua các giải pháp thiết kế là cơ sở đề xuất xây dựng các định mức kinh tế kỹ thuật, góp phần hiện thực hóa các mục tiêu giảm phát thải khí nhà kính trong lĩnh vực xây dựng tại Việt Nam.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.377 | 0.143 |
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".