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IM体育-Arxiv网络科学论文摘要23篇(2020-01-28)
本文摘要:搜索符号图中的极化:局部谱方法;从物理学的角度看金融;使用泊松矩阵剖析举行盘算机网络图链路预测;社会网络信息的可信度:配景、方法和未解决的问题;用户动力学基本方程和在线社会网络的结构;量化受接待水平动态预测模型中的不确定性;社会集中和语义瓦解:网络和文本的双曲嵌入;极端模块化网络的距离漫衍;庞大网络共演化扩散动力学的完全相图;电动汽车接纳的社会网络分析:基于数据的方法;按需共享出行的拓扑依赖;明白大尺度的人民;种族、性别和美:信息提供对在线招聘偏见的影响;能力评估作为人力资

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搜索符号图中的极化:局部谱方法;从物理学的角度看金融;使用泊松矩阵剖析举行盘算机网络图链路预测;社会网络信息的可信度:配景、方法和未解决的问题;用户动力学基本方程和在线社会网络的结构;量化受接待水平动态预测模型中的不确定性;社会集中和语义瓦解:网络和文本的双曲嵌入;极端模块化网络的距离漫衍;庞大网络共演化扩散动力学的完全相图;电动汽车接纳的社会网络分析:基于数据的方法;按需共享出行的拓扑依赖;明白大尺度的人民;种族、性别和美:信息提供对在线招聘偏见的影响;能力评估作为人力资源治理专家系统:一种数学方法;区分一般性决议了多路网络的重建;特征尺度,尺度律和地理空间分析;庞大网络中流动的几何重整化的有限巨细尺度;通过剪枝实现高效稳定的图散点变换;基于词汇方法量化社交媒体上争论;确定科学文章的热门水平的关键因素;使用基于物理操作规则的多汇系统多目的的直接计谋搜索;面向网络干预的高效算法;多来自少?都会规模的情况反弹效应;搜索符号图中的极化:局部谱方法原文标题: Searching for polarization in signed graphs: a local spectral approach地址: http://arxiv.org/abs/2001.09410作者: Han Xiao, Bruno Ordozgoiti, Aristides Gionis摘要: 签名图已被用于在社交网工程模型的相互作用,它可以是正的(友好的)或负(拮抗)。该模型已被用于研究极化和其他相关现象在社会网络中,这可能是有害于我们的社会民主商议的历程。

在该应用领域的一个有趣的和困难的任务是在签署图表检测偏振社区。许多差别的方法已经被提出了这一任务。然而,现有的方法为了寻找全局最优的解决方案。相反,在本文中,我们感兴趣的是发现,涉及到一小部门作为输入提供种子节点的极化社区。

种子节点可以由两组,组成了极化结构的两个侧面。在本文中,我们制定在寻找签署图表局域偏振光社区为当地偏置本征问题的问题。通过检察与拉普拉斯矩阵作为约束优化问题的解决方案的最小特征值有关的特征向量,我们能够纳入当地信息为附加限制条件。此外,我们讲明,当地偏置矢量可以用来找到近似保障社区关于Cheeger稳定的签署图表当地模拟。

通过使用在输入图中的稀疏度,对于极化社区的指标向量可以在时间线性到图尺寸找到。我们对真实世界的网络实验验证了算法,并证明其在该半监视的方式发现当地的结构用途。从物理学的角度看金融原文标题: Finance from the viewpoint of physics地址: http://arxiv.org/abs/2001.09446作者: A. Jakovac摘要: 在这份说明中,我们回首了现代物理学的语言金融所使用的基本数学思想。在离散时间形式主义的框架内,我们讨论了影响时间尺度,以及订价导出路径积分公式。

我们还讨论了种种风险的缓解方法。使用泊松矩阵剖析举行盘算机网络图链路预测原文标题: Graph link prediction in computer networks using Poisson matrix factorisation地址: http://arxiv.org/abs/2001.09456作者: Francesco Sanna Passino, Melissa J. M. Turcotte, Nicholas A. Heard摘要: 图表链路预测是网络宁静的一项重要任务:在盘算机网络中的实体之间的关系,如用户盘算机或系统库和使用它们的相应流程举行交互,可以提供关键洞察对手的行为。泊松矩阵因式剖析(PMF)是用于链路预测一个盛行的模型在大型网络中,其可扩展性是特别有用的。

在这篇文章中,PMF扩展到包罗在网络宁静应用中经常遇到的场景。详细而言,一个扩展建议明确地处置惩罚二进制毗邻矩阵和包罗与所述图中的节点相关联的已知的协变量。季节性PMF模型也提出来处置惩罚动态网络。为了让方法来规模大图,变分方法举行快速推断讨论。

效果讲明在尺度PMF模型和其他公共链路预测技术的革新的性能。社会网络信息的可信度:配景、方法和未解决的问题原文标题: Information Credibility in the Social Web: Contexts, Approaches, and Open Issues地址: http://arxiv.org/abs/2001.09473作者: Gabriella Pasi, Marco Viviani摘要: 在社会化网络的情况下,大量的用户生成内容(UGC)的往往是险些没有任何形式的传统信任的中介机构通过社交媒体扩散。因此,运行到误传的风险是不容忽视的。

出于这个原因,评估和挖掘的网上信息的可信度如今组成了基础研究的问题。诚信,也称为可信度,是小我私家,谁不总是能够分辨感知,用自己的认知能力,从假的真信息的质量。因此,在已往的几年中,有几种方法已经提出了在社交媒体上自动评估的可信度。

他们中的许多都基于数据驱动的模式,即,他们接纳机械学习技术来识别误传,但最近也模型驱动的方法不停涌现,以及基于图的方法注重信誉的流传,并以知识为基础的人聚敛语义Web技术。三在信息的可信度的评估已经研究关注的主要情境:(一)认为垃圾邮件的检测评论网站,(二)检出的微博假新闻,以及(iii)在线康健的可信性评估-相关信息。

在这篇文章中,毗连到社会网络,这是由上述配景下共享信息的可信度评价的主要问题,举行了讨论。已在近几年为解决这些问题提出的措施和方法的简要观察还先容。

用户动力学基本方程和在线社会网络的结构原文标题: On the fundamental equation of user dynamics and the structure of online social networks地址: http://arxiv.org/abs/2001.09484作者: Masaki Aida, Chisa Takano, Masaki Ogura摘要: 在线社会网络的爆炸性用户动态,如燃烧,从而严重影响到现实世界的社交运动,因为动态具有生长速度可以压倒我们的理性决议院系受到影响。因此,用户动态的在线社会网络有了更深的相识是在盘算机和信息科学的一个基本问题。一个有效的用户动力学模型的是联网的振荡模式;它使用与拉普拉斯矩阵二阶微分方程。

虽然我们以前的研究讲明,振荡模式为我们提供了用户交互的一小部门,但有效的模式,仍然开放的问题,因为第一阶基本微分方程的存在,尊重原有的网络结构。在此间隙本文填充和演出,通过状态空间的维数增加一倍,我们可以明确,但自然结构一个基本方程,充实尊重原有的网络结构。量化受接待水平动态预测模型中的不确定性原文标题: Quantifying Uncertainty in a Predictive Model for Popularity Dynamics地址: http://arxiv.org/abs/2001.09490作者: Joseph D. O’Brien, Alberto Aleta, Yamir Moreno, James P. Gleeson摘要: 霍克斯工艺已经获得重视,近年来它的适用性来形容网上信息级联的行为。

在这里,我们提出了一个完全听话的方法来分析形貌在霍克斯的历程,其中,相对于纯粹的实证研究或基于仿真的模型,使工艺参数对级联动力学的影响举行分析事件的数量漫衍。我们讲明,该理论还允许有关事件的时间窗口期间已视察到指定次数后,事件的未来漫衍举行预测。我们的研究效果是通过一种新的差分方程方法衍生以获得一般分支处置惩罚的控制方程。

我们通过这样的历程中大量的模拟证实了我们的理论结论,并将其应用到从网上舆论板的线程获得的履历数据。这项事情提供了地面通过多次相同平台举行支配的信息扩散自励历程的更完整的分析,包罗置信区间内预测级联动力学的潜力。社会集中和语义瓦解:网络和文本的双曲嵌入原文标题: Social Centralization and Semantic Collapse: Hyperbolic Embeddings of Networks and Text地址: http://arxiv.org/abs/2001.09493作者: Linzhuo Li, Lingfei Wu, James Allen Evans摘要: 在交通和通讯技术,网络媒体一起,迁移和商业的全球扩张现代的进步从飞机取得了当今世界比以往更毗连。

但什么是该波特对全球文化的融合?在这里,我们探讨的语义表达,如思想,看法和品味的多样化社会网络集中化和收缩或崩塌的关系。我们通过引入流形学习,使我们的社会网络和语义组合映射到可比双曲空间的新方法,推动这一关系的正式考试。双曲表现自己代表了系统内部的条理性和多样性。

我们举例说明通过考察21世纪物理学中的社会集权和语义多样性之间的关系,实证演示如何麋集,集中的协作与在思想空间的淘汰以及如何将这些模式推广到所有的现代学术与科学相关的这种方法。我们讨论了庞大的原因,这种关联背后,和推理结构集中化和语义收缩之间的动态相互作用,认为它先容了供应和差异性需求之间的须要的张力。极端模块化网络的距离漫衍原文标题: Distance Distribution in Extreme Modular Networks地址: http://arxiv.org/abs/2001.09541作者: Eitan Asher, Hillel Sanhedrai, Nagendra K. Panduranga, Reuven Cohen, Shlomo Havlin摘要: 模块化是在现实世界中的大规模庞大网络的重要组织原则。

许多真实世界的网络具有模块化结构,如交通基础设施,通信网络和社交媒体。具有随机对在这样的网络节点之间的最短路径长度漫衍(DSPL)的知识对于明白许多历程,包罗扩散或流动重要。在这里,我们提供的分析方法,它们与大规模网络仿真吻合良好极端的模块化结构。

极端模块化,我们的意思是两个模块或社区可以由最多一个链路毗连。随着网络的模块化结构的效果,我们获得表现许多峰代表模块的典型最短路径穿过的数量的漫衍。我们现在的理论和地方间的链接权重的情况下的效果,以及案件中的相互联系是随机散布在整个社会上的节点或限于一组特定的节点。庞大网络共演化扩散动力学的完全相图原文标题: Complete phase diagrams of the coevolving spreading dynamics in complex networks地址: http://arxiv.org/abs/2001.09565作者: Liming Pan, Dan Yang, Wei Wang, Shimin Cai, Tao Zhou, Ying-Cheng Lai摘要: 盛行在现实世界中流传历程可以在互助,竞争或差池称的方式相互交互,需要基于协同演化动力学的形貌。

富厚的现象,例如不一连的发作的过渡和迟滞可能泛起的,但缺乏在参数空间这些行为的全貌。我们开发了通过谱降维协同演化庞大网络上流传动力学理论。特别是,我们推导出从微观在宏观变量,这使得能够分析测定全相图方面猝灭平均场方程的二维系统。

不仅该图生成已经知道临界现象,但还预测那些是先前未知的,例如不一连的过渡和滞后以及泛起和三 - 临界点的作用之间的相互作用。电动汽车接纳的社会网络分析:基于数据的方法原文标题: Social network analysis of electric vehicles adoption: a data-based approach地址: http://arxiv.org/abs/2001.09704作者: V. Breschi, M. Tanelli, C. Ravazzi, S. Strada, F. Dabbene摘要: 移动正在发生戏剧性的转变。尤其是在都会地域的配景下,一些显著的变化正在举行中,双方新的流动性需求和情况问题驱动。

最成熟的一个,这仍然正在努力肯定自己是接纳电动车辆(EV)的历程中,从而从燃料切换为基础的电池供电的推进技术。许多社会和经济障碍已被证明在这个历程中发挥了至关重要的作用,从教育,环保意识,年事和人口普查的水平。这项事情旨在通过基于数据的镜头促进这一收养历程的研究,用真实的流动模式设置一个社会网络分析的共识,流传模型周围的人们,可以让交流机之间的电动车。特别是,我们所建设的网络拓扑使用从实际行程的分析泛起靠近措施,以及对电动汽车技术的单一药物的初始设置是从他们的实际移动模式推断。

基于该网络,级联接纳模型举行仿真研究通过历程的动态和激励机制的设计,以显示差别的政策如何可以在网络上向舆论扩散随着时间的推移。按需共享出行的拓扑依赖原文标题: Topology dependence of on-demand ride-sharing地址: http://arxiv.org/abs/2001.09711作者: Debsankha Manik, Nora Molkenthin摘要: 交通与负面影响,从拥挤空气污染国都市和农村地域是一个挑战。共享泛起一个有吸引力的替代私家车,公共交通的流量淘汰乘坐捆绑带太多的小我私家轿车的灵活性和舒适性的完美组合。在这里,我们研究了乘坐的分析捆绑的可行性和模拟底层街道网络拓扑结构的影响。

使用数字和分析方法,我们发现,系统的性能可以在每辆车摆设停车的次数来权衡。其与请求速率尺度是近似线性的和斜率,依赖于网络拓扑,是易于在该拓扑共乘的的量度。这种依赖性是由差别的生长路径的体积,这是我们分析盘算用于由单个车辆提供服务的简朴的网络引起的。明白大尺度的人民原文标题: Understanding Our People at Scale地址: http://arxiv.org/abs/2001.09743作者: Tam N. Nguyen摘要: 人的心理起着组织绩效的重要作用。

然而,相识我们的员工是一项困难的任务,因为这样的心理庞大,不行预知的动态,以及缺乏数据的问题。使用以证据为基础的心理学知识,本文提出了一种混淆式的机械学习以及基于本体的推理系统在水垢检测人的心理假象。这种奇特的架构提供了系统的处置惩罚速度息争释能力之间的平衡。

系统输出可以通过图的科学和/或模型治理系统进一步消耗优化业务流程,相识团队动态,预测内部威胁,治理人才,和逾越。种族、性别和美:信息提供对在线招聘偏见的影响原文标题: Race, Gender and Beauty: The Effect of Information Provision on Online Hiring Biases地址: http://arxiv.org/abs/2001.09753作者: Weiwen Leung, Zheng Zhang, Daviti Jibuti, Jinhao Zhao, Maximillian Klein, Casey Pierce, Lionel Robert, Haiyi Zhu摘要: 在这里我们问亚马逊MTurk到场者做出的盘算麋集型任务的聘用决议我们举行一个模拟的平台租用偏见的研究。

我们的研究效果讲明阻挡雇佣黑人工人缺乏吸引力工人和偏好的偏见对亚洲工人的女工,更具吸引力的工人。我们还讲明,某些UI设计,包罗在小我私家层面上提供的考生信息,淘汰选择的数量可以显著淘汰歧视。可是提供在子组级别考生的信息可以增加歧视。

效果具有设计更好的在线生意业务市场特约实际意义。能力评估作为人力资源治理专家系统:一种数学方法原文标题: Competence Assessment as an Expert System for Human Resource Management: A Mathematical Approach地址: http://arxiv.org/abs/2001.09797作者: Mahdi Bohlouli, Nikolaos Mittas, George Kakarontzas, Theodosios Theodosiou, Lefteris Angelis, Madjid Fathi摘要: 高效的人力资源治理需求提供能力的准确评估和代表以及为详细事情和职位要求的能力的有效映射。在这方面,合适的界说和能力差距的识别表达获取和所需能力之间的差异。

用数学方法使用细致的量化方案一起是支持准确的分析的能力,它可以在种种行业和领域的应用的方法。本文先容了却合使用的软件技术以及评估和分析人力资源信息系统能力的数学和统计方法。基于尺度的胜任力模型,被称为专业,创新和社会能力的树,拟议框架提供了灵活的工具,专家们在现实的企业情况中,无论是向最优分配事情和职业培训或招聘历程中员工的评价。

该系统已通过测试,且名为ComProFITS欧洲项目框架下真正的人力资源数据集。区分一般性决议了多路网络的重建原文标题: Discrimination universally determines reconstruction of multiplex networks地址: http://arxiv.org/abs/2001.09809作者: Mincheng Wu, Jiming Chen, Shibo He, Youxian Sun, Shlomo Havlin, Jianxi Gao摘要: 网络革新是明白网络系统的动力学行为的基础。

许多系统中,通过多重网络与种种类型的相互作用建模,相比于相应聚合网络显示完全差别的动力学行为。在许多情况下,遗憾的是,只有聚集拓扑和网络层的部门观察资料,提高重建多重网络的迫切要求。我们填补开发基于期望最大化框架数学和盘算工具来重建复层结构的这种差距。

重建精度取决于种种因素,如局部视察和网络特性,限制了我们预测和分配观察能力。出人意料的是,通过使用平均场近似,我们发现该普遍集成了所有这些因素的判别指示符确定重建的精度。这一发现使我们能够设计出最优计谋来分配牢固的预算获得的部门意见,促进多重网络的优化革新。

为了进一步评估我们的方法的性能,我们预测结构旁边的复用网络,包罗渗流,随机游走,和流传历程也动力学行为。最后,应用我们的方法从生物,交通运输绘制履历复用网络和社会领域,证实了理论分析。特征尺度,尺度律和地理空间分析原文标题: Characteristic Scales, Scaling, and Geographical Spatial Analysis地址: http://arxiv.org/abs/2001.09819作者: Yanguang Chen摘要: 地理现象分为两类:scaleful现象和无标度现象。

前者负担的特征尺度,尔后者没有特征尺度。通例的定量和数学方法只能有效地应用于scaleful地理现象,而不是无标度地理现象。在本文中,scaleful地理系统和无标度地理系统之间的比力是通过数学公式的装置绘制。

主要看法如下所示。首先,scaleful现象可以通过通例数学方法举行研究,而无标度现象应使用基于尺度如分形几何的理论举行研究;其次,scaleful现象属于基于距离的地理空间,而无标度现象属于基于维度地理空间;第三,三种方法来区分scaleful现象无标度现象被出现,包罗尺度变换,概率漫衍,而且自相关和部门自相关函数。

在实践中,庞大的地理系统通常具有scaleful方面和无标度方面。差别的方法必须为差别类型的地理系统或同一地理系统的差别方面的通过。

庞大网络中流动的几何重整化的有限巨细尺度原文标题: Finite-size scaling of geometric renormalization flows in complex networks地址: http://arxiv.org/abs/2001.09875作者: Dan Chen, Housheng Su, Xiaofan Wang, Gui-Jun Pan, Guanrong Chen摘要: 最近的一份研究陈诉〜[加西亚 - 佩雷斯它等,纳特。物理学。bf14,583(2018)]提供了用于研究的结构对称性和庞大网络的功效稳定性一个好主意。

在同一直线上,我们系统地探讨重整化的结构和动力学观察的有限尺寸尺度的几何网络模型的流动。我们的效果讲明,这些可视察量可被很好地表征通过某种类型的尺度功效。详细来说,我们讲明,通过尺度功效所隐含的关键指数是独立于这些观察,但仅依赖于网络的小世界特性,即,位于小世界阶段的所有网络有一个统一的标度指数,而那些位于非小世界的阶段,并在其临界区另有一个统一的尺度。因此,在某种意义上,这指数可以用作一个有效的尺度差别的通用类的几何模型举行分类。

通过剪枝实现高效稳定的图散点变换原文标题: Efficient and Stable Graph Scattering Transforms via Pruning地址: http://arxiv.org/abs/2001.09882作者: Vassilis N. Ioannidis, Siheng Chen, Georgios B. Giannakis摘要: 图卷积网络(GCNs)已经充实证明在种种图学习任务的性能,但他们的分析仍处于起步阶段。图表散射变换酶(GSTs)提供免费的训练深GCN模型提取从图数据的功效,而且是适合于归纳综合和稳定性分析。通过的GST支付的价格是指数在空间上的庞大性和时间,随着层数的增加而增加。需要深刻的结构时,这阻碍的GST部署。

现在的事情地址通过引入有效的所谓的修剪(p)的GST的GST的方法的庞大性的限制。将所得的剪枝算法由图的谱启发准则引导,并保持信息散射特征,同时绕过与的GSTs相关联的指数庞大上即时。当输入的图数据或网络结构的扰动也建设了新颖pGSTs的稳定性。此外,pGST的随机和局部信号扰动的敏捷度分析和实验研究。

数值试验也展示了pGST执行同等以相当大的盘算节约基线GST。此外,pGST实现了图和三维点云分类任务相当的性能状态的最先进的GCNs。在分析所述pGST修剪模式中,示出的是在差别的域中的图数据需要差别的网络架构,而且该修剪算法可以用于指导设计选择为今世GCNs。基于词汇方法量化社交媒体上争论原文标题: Vocabulary-based Method for Quantifying Controversy in Social Media地址: http://arxiv.org/abs/2001.09899作者: Juan Manuel Ortiz de Zarate, Esteban Feuerstein摘要: 确定有争议的话题,不仅从社会角度看有趣,它也使的方法的应用,以制止信息隔离,缔造更好的讨论情况和到达在最好的情况下的协议。

在本文中,我们主要开发基于通过社交媒体社区使用的行话争议检测的系统方法。我们在使用的特定领域的知识方法次分配,是语言无关,高效,利便适用。我们在许多语言,地域和详细情况,接纳争议和非争议性的话题举行了广泛的一组实验。

我们发现,我们的词汇为基础的措施举行比那些仅基于社区图结构艺术的措施状态更好。此外,我们讲明,它有可能通过文天职析来检测极化。确定科学文章的热门水平的关键因素原文标题: Determining crucial factors for the popularity of scientific articles地址: http://arxiv.org/abs/2001.09914作者: Robert Jankowski, Julian Sienkiewicz摘要: 从PLOS一本期刊,包罗37词法,情绪和书目变量使用一组凌驾70.000的记载,我们举行分析的机械学习方法的支持,预测类的,他们已经被寓目的次数界说的科学论文的人气。我们的研究显示功效和苏醒之间的相关性的视图的数量的阈值的效果中最好的预测效果在马修的相关系数的条款。

此外,通过建立随机森林分类变量重要性的情节,我们能够淘汰了一些功效,同时保持类似的预测,并确定卖力普及的关键因素。使用基于物理操作规则的多汇系统多目的的直接计谋搜索原文标题: Multiobjective Direct Policy Search Using Physically Based Operating Rules in Multireservoir Systems地址: http://arxiv.org/abs/2001.09926作者: Josias Ritter, Gerald Corzo, Dimitri P. Solomatine, H. Angarita摘要: 本研究探讨引进物明白释性成multireservoir多目的系统优化运行规则的历程的方式。以前的研究应用直接计谋的搜索(DPS)的观点,其中,所述释放计谋被表现为一组由在测试期间模拟差别的参数值的组合的性能优化的参数化函数(例如,神经网络)。

这种方法的问题是,运营商通常制止接纳这种人工黑匣子功效为他们的系统的直接实时控制,更喜欢简朴的工具,一个明确的毗连到系统的物理。这项研究的地址这种不匹配由大坝作为决议变量直接使用的目的水平与基于物理的参数运行规则,DPS取代黑匣子功效,例如。这导致的效果是物明白释,可能更容易接受运营商。

在这项事情中提出的方法应用到五个水库和四个电厂在哥伦比亚Nechi集水区网络,有四个有关的利益:平均发电,企业发电,洪水灾害和流态变化。公布政策表现仅依靠12个参数,这显著相比淘汰多目的DPS的现有方法的盘算庞大度。获得的四维帕累托近似集提供了多种运营计谋从运营商可能会选择一个对应最好自己的喜好。

出于演示的目的,一个特定的优化计谋被选择,而且它的参数值举行分析,以示出如何基于物理的操作规则可以由操作者直接解释。面向网络干预的高效算法原文标题: Efficient Algorithms towards Network Intervention地址: http://arxiv.org/abs/2001.09961作者: Hui-Ju Hung, Wang-Chien Lee, De-Nian Yang, Chih-Ya Shen, Zhen Lei, Sy-Miin Chow摘要: 研究讲明,社会关系对小我私家的康健状况发生重大影响。网络介入,经由经心的筹谋,可以资助用户的网络建设康健的关系。

然而,大多数以前的事情没有被设计通过仔细检查和改善多个网络特性,以资助这些计划。在本文中,我们提出并评估有利于通过网络度,精密度,中介,和当地的聚类系数的同时优化网络干预计划算法,在涉及网络的干预受到有限影响的情况 - 对单一目的(NILD-S)和网络干预用有限降解 - 多个目的(NILD-M)。

我们证明晰NILD-S和NILD-M是NP硬且不能在多项式时间除非P = NP任何比率内近似。我们建议考生重新选择与依赖脯(CRPD)算法NILD-S,和客观感知干预边选择和调整(OISA)算法NILD-M。种种剪枝计谋,旨在提高该算法的效率。

从公立学校和Web和实证研究收集的种种真实的社会网络大量实验以证明残疾人权利条约和OISA逾越在效率和效益的基线。多来自少?都会规模的情况反弹效应原文标题: More from Less? Environmental Rebound Effects of City Size地址: http://arxiv.org/abs/2001.09968作者: Joao Meirelles, Fabiano Ribeiro, Gabriel Cury, Claudia Binder摘要: 全球可连续生长依赖于我们的明白和指导都会系统的能力,他们的新陈代谢,以适当的方式。它已经提出了更大和更麋集的都会越发节约资源比力小的,因为他们往往需要较少的基础设施,消费对交通和更少的能源更少的燃料举行冷却或按人均盘算加热。这个假设也被称为品牌定律。

但随着都会变得更大,更麋集,更节约资源的他们也变得越发富有。和更富厚住民购置更多,增加其资源需求和相关的情况影响。要充实认识人口规模和密度,并通过都会所发生的情况影响之间的关系,需要思量直接和间接的影响。

面临缺乏对都会的消费型排放的履历证据,在本文中,我们提出了一个平均场模型推导排放估算出完善的都会指标(都会规模,密度,基础设施建设,财富)的。我们的目的是明白,如果品牌的律适用接纳基于消费的方法来都会排放后真。

该模型显示,思量到基于消费的排放量时,在大多数情况下,品牌的执法分崩离析 - 大都会有更大的购置力,导致货物的消耗更大和更高的相关的温室气体排放。该模型还讲明,人口和排放之间脱钩是可能的,依赖于收入和影响之间的解耦水平。为了实现这一目的,大多数都会的消费模式的转变是最重要的,让每一个新的钱币单元加入到GDP,或为影响任何其他收入变量不会导致温室气体排放量成比例增加。

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