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Enregistrement W2022654712 · doi:10.6000/jtire.v1i2.718

Diffusion of PV in Japan and Germany-Role of Market-Based Incentive and Research and Development (R&D) Investment

2013· article· en· W2022654712 sur OpenAlexvenueno aff
Sanjeeda Chowdhury, Ushio Sumita

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology Innovations in Renewable Energy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveRenewable energyIncentive programTariffElectricityPhotovoltaic systemInvestment (military)BusinessMandateElectricity marketEconomicsIndustrial organizationEnvironmental economicsPublic economicsMicroeconomicsInternational economicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goals of increasing the use of PV energy face significant obstacles. Regulatory requirements can be used to mandate the adoption of renewable energy, but market-based incentive mechanisms can also achieve the same results by inducing voluntary behavior from stakeholders. Variations in terms of both design and implementation of market-based incentives can have meaningful effects on the outcomes of incentive programs. We examine Japan and Germany in which PV energy accounts for a relatively high portion of total net electricity energy consumption. Germany FITs were originally linked to the spot electricity price, but a fixed tariff was adopted in 2000, and revised in 2004. A grant program also funds a portion of construction costs for new PV systems. The country has experienced rapid uptake of renewables over the past decade, making it a world leader in solar PV at the end of 2008. The purpose of this study is to analyze the PV diffusion in Japan and Germany during 1990-2011. Germany chooses an effective market-based incentive mechanism which is long term and more generous than Japanese incentive program. The termination of incentive policy is the main blocking factor of the decline of PV market in Japan.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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