An empirical application of probabilistic cost–benefit analysis: three case studies on dams in Malaysia, Nepal and Turkey
Notice bibliographique
Résumé
This paper empirically applies cost-benefit analysis (CBA) to much debated hydropower projects in Malaysia, Nepal and Turkey.The study selects an interesting mixture of cases, as the main characteristics of each dam, the geographical locations of each dam, and the development stage of each country differ.The study brings together all the major issues attached to each hydropower project and estimates the quantitative impacts of these controversial dams.The CBA model in this study takes into account the premature decommissioning of dams and the correlation between the parameters of generation capacity, total construction cost, and construction period.The mean cumulative net present value (NPV) at the 100th year of the analysis with the 5% discount rate for the Sharada-Babai Dam in Nepal shows a positive figure, whereas the mean cumulative NPV after 100 years for both the Bakun Dam in Malaysia and the Ilisu Dam in Turkey are negative.The mean cumulative NPV for Sharada-Babai becomes negative when the pure rate of time preference is larger than 6%; for Bakun and Ilisu, it converges to zero as the pure rate of time preference becomes larger.The sensitivity analysis shows the dominant positive impact of the generation capacity parameter on NPV for Bakun, and the parameter expressing initial expected increase in economic output for Sharada-Babai and Ilisu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».