数据集概述
本数据集与论文“A taxonomy to map evidence on the co-benefits, challenges, and limits of carbon dioxide removal”关联，包含用于构建CDR（二氧化碳移除）分类法的文献数据集、机器学习分类器代码、训练数据及缩写列表，可支持CDR相关证据的映射与分析，共6个文件。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：Prütz_et_al_2024_CDR_side_effects_data_set_v1.0.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：文献基础数据集，用于开发CDR副作用分类法
- 文件名称：initial_training_sample_n1010.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含title（标题）、abstract（摘要）、wosarticle__py、keywords（关键词）、relevance（相关性）等字段
- 文件名称：abbreviations_list.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含text（文本）、unique_abbrev（唯一缩写）、taxo_number（分类号）、abbrev_num（缩写编号）等字段，如Energy、Food & Yield等分类的缩写映射
- 代码文件
- 文件名称：script_plots_1_4-5.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：用于数据可视化的Python脚本
- 文件名称：script_plots_2-3.R
- 文件格式：R
- 字段映射介绍：用于数据可视化的R脚本
- 文件名称：script_svm_text_classifier.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：用于文本分类的支持向量机（SVM）机器学习分类器代码
数据来源
论文“Prütz, R., Fuss, S., Lück, S. Stephan, L. & Rogelj, J., A taxonomy to map evidence on the co-benefits, challenges, and limits of carbon dioxide removal. Commun Earth Environ 5, 197 (2024)”
适用场景
- CDR技术分类研究：利用分类法数据集分析CDR技术的协同效益、挑战与局限
- 环境政策制定支持：为碳移除相关政策制定提供证据映射与分析依据
- 机器学习文本分类应用：基于训练数据与分类器代码开展CDR相关文献的文本分类研究
- 数据可视化分析：通过可视化脚本呈现CDR证据的分布与关联特征
