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英文索引 A–Z

共 647 個詞彙

碳中和

Carbon Neutrality

在企業宣告脈絡中,碳中和是先量化指定範圍與期間的碳足跡、採取減排與增加移除等行動,再依適用規則抵換剩餘足跡的狀態。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

評估碳中和宣告前,確認涵蓋對象、期間、實際減量及剩餘足跡的處理證據。

容易混淆之處

碳中和不代表實際排放為零,也不能直接等同達成特定淨零目標。

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碳成果永久性

Carbon Permanence

碳成果永久性是碳減量或移除成果持續存在的品質要求;若有再釋放風險,需依方案建立風險管理及補償安排,不能只看當下儲存量。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

評估移除專案的逆轉風險與補償機制。

容易混淆之處

完成一次量測不等於已證明長期不會逆轉。

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碳定價

Carbon Pricing

碳定價是讓溫室氣體排放具有經濟價格的政策工具,藉由成本訊號促使排放者考慮減量;常見形式包括碳稅與排放交易制度。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

將排放成本納入技術替代及投資方案比較。

容易混淆之處

碳定價是工具總稱,並不是單指碳權買賣價格。

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碳專案外加性

Carbon Project Additionality

碳專案外加性是判斷某減量或移除成果,是否不會在沒有碳權收入等相關誘因下照常發生的條件,須依適用方法及證據評估。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

檢查碳專案是否有合理的外加性論證。

容易混淆之處

有減量成果不等於一定具備碳權核發所需外加性。

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碳專案洩漏

Carbon Project Leakage

碳專案洩漏是專案造成邊界外的排放增加。例如土地型專案限制農業活動後,活動移往其他地區而新增排放;適用的洩漏來源、計算及扣除方式須依該專案方法確認。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

檢查土地型碳專案是否將生產移往其他地區。

容易混淆之處

它不同於政策差異造成跨國產業移轉的碳洩漏概念。

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碳稅

Carbon Tax

碳稅是直接依溫室氣體排放量或燃料碳含量課徵的稅制,藉由設定排放價格影響企業決策;實際稅基、稅率與適用對象依各制度規定。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

評估適用市場的排放稅負對營運成本的影響。

容易混淆之處

碳稅主要設定價格,總量管制交易制度則透過排放上限管理數量。

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集水區

Catchment

集水區是與據點供水、逕流及廢水去向有關的水文範圍,需考量上游與下游,以及地表水與地下水的流動;其邊界不一定與行政區或企業土地範圍相同。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

界定據點上游供水及下游受影響範圍。

容易混淆之處

集水區由水文關係界定,不必等同縣市行政界線。

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因果圖

Cause-and-effect diagram

因果圖又稱魚骨圖,是將問題的可能原因依類別展開的工具,協助團隊整理假設並安排後續查證工作。

企業經營

企業如何使用這個概念?

例如依人員、方法及設備整理缺陷原因。

容易混淆之處

圖中列的是待查原因,不能直接當作因果證據。

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CBAM 實際排放

CBAM Actual Emissions

CBAM 實際排放是依貨品生產過程及製程用電的一手資料計算的排放。使用實際值時,須符合適用的計算、資料品質與查證要求。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

工廠保存燃料、產量及前驅物資料供客戶申報。

容易混淆之處

實際排放可由計算取得,不限定直接連續量測。

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CBAM 憑證

CBAM Certificate

歐盟碳邊境調整機制中的電子憑證,每張對應一公噸二氧化碳當量內含排放,授權申報人依規定購買並繳交。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

進口業者估算所需憑證數量與資金需求。

容易混淆之處

不是可用於自願抵換的碳信用,也不是驗證證書。

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CBAM 預設值

CBAM Default Values

CBAM 預設值是以次級資料計算或取得、用於代表貨品內含排放的數值。可用範圍及數值須依適用年度、貨品與正式公布文件確認,不能任意以一般資料庫係數替代。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

資料收集前先辨識適用預設值與使用條件。

容易混淆之處

不是企業自行選取的通用排放係數,數值須追蹤更新。

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CBAM 內含排放

CBAM Embedded Emissions

CBAM 內含排放是依規定系統邊界計算的貨品生產排放,包含適用的前驅物內含排放;直接與間接排放的納入方式依貨品及規則判定,並不等同完整生命週期碳足跡。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

製造商確認產品與前驅物的納入邊界。

容易混淆之處

不等同涵蓋使用及廢棄階段的完整產品碳足跡。

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驗證

Certification

驗證在管理系統脈絡中,是獨立第三方依特定要求進行評估並提供符合性證明;證書需連同範圍與有效狀態理解。

ISO 管理系統

企業如何使用這個概念?

例如查核驗證證書是否涵蓋交易據點。

容易混淆之處

臺灣管理系統脈絡下,certification 用「驗證」,accreditation 用「認證」。ISO 制定標準,但不直接替企業執行驗證或核發證書;兩種活動不能混稱。 核查補充:[TAF — 有機農產品驗證機構認證服務計畫(僅核對中英用語)](https://www.taftw.org.tw/export/sites/taf/files/document/PC-M047Organic-Agriculture-Product-Certification-Body-Accreditation-Service-Program.pdf)。

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思維鏈提示

Chain-of-Thought Prompting(CoT)

思維鏈提示是透過中間推理步驟的指示或示例,引導模型處理多步問題的提示方法;產生的說明仍可能有錯,不等於可靠證明。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

在可驗算任務中測試分步說明是否改善結果。

容易混淆之處

可見推理文字不一定忠實呈現模型內部計算。

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變更資料擷取

Change Data Capture(CDC)

變更資料擷取是辨識並傳遞來源資料新增、修改或刪除的方法,可從交易紀錄或其他機制取得變化,減少每次完整搬移資料。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

把案件資料變更同步到分析平台。

容易混淆之處

CDC 傳遞變更,不代表下游已完成處理或維持即時一致。

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特徵化係數

Characterization Factor

特徵化係數是將特定物質的盤查流量,換算成某環境衝擊類別共同指標單位的參數,須與所採衝擊模型、物質及排放介質一致。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

把不同排放物換算至同一衝擊類別指標。

容易混淆之處

特徵化係數不是企業活動量的排放係數。

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檢查點

Checkpoint

檢查點是在執行過程中保存狀態的紀錄,可供中斷恢復、歷史檢視或人員介入後接續,保存內容與時機取決於工作流程框架。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

在長時間文件處理中保存可恢復進度。

容易混淆之處

檢查點保存執行狀態,不等同所有來源資料的完整備份。 此處說明工作流程的狀態檢查點;模型訓練中的 checkpoint 可能保存權重、最佳化器及訓練進度,兩者不可直接混用。

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童工

Child Labour

童工是損害兒童發展、尊嚴或教育機會等不應由兒童從事的勞動;具體判斷須考量年齡、工作性質與條件,以及適用的最低年齡規定。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

在供應商及承包商管理中核對年齡與工作風險。

容易混淆之處

未成年人參與的所有工作不一律等於童工,需依適用條件判斷。

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慢性氣候實體風險

Chronic Climate-related Physical Risk

由長期氣候型態改變引起的實體風險,例如海平面上升與持續升溫,可能逐步影響據點、資源供應及營運條件。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

評估沿海據點的長期使用年限與調適需求。

容易混淆之處

慢性描述變化型態,不表示影響一定輕微。

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文件分塊

Chunking

文件分塊是依長度、段落或結構把文件分成較小片段的處理方式,方便建立向量、檢索與提供上下文,需兼顧片段完整性。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

將作業手冊依章節分塊,保留標題及表格脈絡供問答使用。

容易混淆之處

分塊處理文件範圍,詞元化則把內容切成模型的基本處理單位。

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斷路器模式

Circuit Breaker

斷路器模式是在下游持續失敗時暫停呼叫,經等待與試探後再恢復的設計模式,可限制連鎖故障並避免持續浪費資源。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

模型服務異常時暫停呼叫並轉入備援處理。

容易混淆之處

斷路器暫停請求,重試策略則嘗試重新執行。

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循環經濟

Circular Economy

循環經濟是透過設計消除廢棄物與污染、讓產品及材料維持較高價值並再生自然的系統思維,關注資源如何持續使用,而不只處理末端廢棄物。

ESG 永續管理

企業如何使用這個概念?

檢視產品設計、維修、回收與材料採購模式。

容易混淆之處

循環經濟不等於回收利用,延長產品使用及避免浪費同樣重要。

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類別不平衡

Class Imbalance

類別不平衡是分類資料中不同類別的樣本數量差距明顯的情況,可能使模型偏向多數類別,需搭配適當指標與訓練策略。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

異常案件稀少時檢查模型是否全部判正常。

容易混淆之處

高準確率可能掩蓋少數類別漏判。

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機器學習分類

Classification

機器學習分類是把輸入指派到預先定義類別的預測任務,可為二元、多類別或多標籤問題,需先界定標籤及錯誤成本。

AI 應用

企業如何使用這個概念?

將客服訊息分到既定處理類別。

容易混淆之處

分類預測既定類別,分群探索群組結構。

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