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ExioML es un nuevo conjunto de datos de código abierto para estimar las emisiones de gases de efecto invernadero, que mejora la presentación de informes de sostenibilidad corporativa y el aprendizaje automático. Ofrece factores de emisión detallados y actualizados para una amplia usabilidad y reproducibilidad.

Palabras clave:
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Área de la Ciencia:

  • Ciencias Ambientales y Economía; Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

  • La estimación precisa de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) es crucial para la sostenibilidad corporativa y el aprendizaje automático.
  • Los conjuntos de datos de factores de emisión existentes sufren de restricciones de licencia, detalles espaciotemporales deficientes e información desactualizada, lo que dificulta la reproducibilidad.
  • Existe la necesidad de un conjunto de datos de código abierto, granular y actualizado para factores de emisiones de GEI.

Objetivo del estudio:

  • Presentar ExioML, un conjunto de datos de código abierto para factores de emisiones de gases de efecto invernadero.
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  • Los datos están estructurados en formatos de producto por producto (200 categorías) e industria por industria (163 categorías).

Principales resultados:

  • ExioML proporciona tablas de factores de emisión de acceso abierto con granularidad espaciotemporal mejorada.
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Conclusiones:

  • ExioML ofrece un recurso valioso y de código abierto para la estimación precisa y transparente de las emisiones de GEI.
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  • ExioML tiene como objetivo mejorar la utilidad y la accesibilidad de los datos de factores de emisión en todas las disciplinas.