Bibliographic record
Abstract
Le Gouvernement Canadien a promit de réduire les émissions globales de Gaz à Effet de Serre du Canada à équivalent de 511 Mt CO2 d’ici 2030. Compte tenu des buts de réduction des émissions de gaz à effet de serre, de la sécurité énergétique et alimentaire, l'accent mis sur les biocarburants de deuxième génération est remarquable. Certains pays ont émis des arrêtés pour stimuler le secteur de biocarburant de pointe, afin d’augmenter la production de biocarburant de deuxième génération. Cependant, on ne peut pas savoir que comment ces arrêtés affecteront l’économie du Canada. Avec ce contexte, nous avons développé un modèle d’entrée-sortie afin d’estimer les impacts macroéconomiques de l’introduction du nouveau secteur de biocarburant de deuxième génération au Canada. Une méthode RAS modifiée est appliquée pour accorder le modèle et simuler dynamiquement la trajectoire de changement. Les résultats ont montré que l’expansion du secteur agricole a bénéficié du nouveau secteur, tandis que la production animale et ses secteurs en aval ont significativement diminué. Le secteur manufacturier et minier ont présenté une influence significative dans ce processus. On conclut que le développement du secteur de deuxième génération apportera des bénéfices économiques et sociaux en futur
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 teacher head, 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".