Long run energy demand in Iran: a scenario analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Iran as an energy-rich country faces many challenges in the optimal utilization of its vast resources. High rates of population and economic growth, a generous subsidies program, and poor resource management have contributed to rapidly growing energy consumption and high energy intensity over the past decades. The continuing trend of rising energy consumption will bring about new challenges as it will shrink oil export revenues, restraining economic activities. This calls for a study to explore alternative scenarios for the utilization of energy resources in Iran. The purpose of this paper is to model demand for energy in Iran and develop two business-as-usual and efficiency scenarios for the period 2005-2030. Design/methodology/approach The authors use a techno-economic or end-use approach to model energy demand in Iran for different types of energy uses and energy carriers in all sectors of the economy and forecast it under two scenarios: business as usual (BAU) and efficiency. Findings Iran has a huge potential for energy savings. Specifically, under the efficiency scenario, Iran will be able to reduce its energy consumption 40 percent by 2030.The energy intensity can also be reduced by about 60 percent to a level lower than the world average today. Originality/value The paper presents a comprehensive study that models the Iranian energy demand in different sectors of the economy, using data at different aggregation levels and a techno-economic end-use approach to illuminate the future of energy demand under alternative scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle