Natural Resources, Renewable Energy Sources, GHG-emission and Demographic Profiles in United States: A Broad Analysis for Developing Sustainable Low-Carbon Energy Sector
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy production is a priority policy agenda in US. The natural and renewable energy resource availability, energy use trends and demographic profiles are all critical components for correctly gearing the proper and sustainable development of this sector. Co-assessment of the natural and renewable energy resources in US is a must for renewable energy industry growth without dramatic environmental detrimental effects. For analyzing the natural and renewable energy resources and its developmental potential, this concept paper divides US into seven different regions (R-1: Northeast; R-2: Southeast; R-3: Midwest; R-4: Southcentral; R-5: Northwest; R-6: Southwest; R-7: Alaska & Hawaii). Based on parameters such as land availability, water resource availability, demographic patterns, and renewable energy sources, natural resource index (NRI), renewable energy index (REI) and development potential index (DPI) were defined and calculated for these various regions. Our analysis showed that R-6 had high NRI (6) and REI (14). Therefore it had the highest DPI (20). There were also marked differences in various regions with respect to energy use and GHG-emissions. The R-3, R-4 and R-5 regions had high-energy use and GHG-emissions. In light of these broader trends, the implications and the need for regional prioritization, resource coupling, investment allocation, and future policy directions for optimal and sustainable renewable energy production were discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».