End-user Electric Demand Management Should be a National Policy Objective
Notice bibliographique
Résumé
An effective national energy policy must include a broad array of approaches to meeting the nation's energy needs. The more energy arrows in the quiver, so to speak, the better we may meet the challenge. As it has evolved over the past 25 years, our energy policy has reflected mounting awareness that we must address both the need to increase energy supply and the need to curb the growth in energy demand. Yet the application of attention and resources to these complementary efforts has been uneven. Energy supply issues are often at the forefront of political discourse and public awareness, and supply-side initiatives tend to generate the lion's share of funding. As to the various techniques of demand-side management (DSM), however, the pronouncements of policymakers have not always kept pace with technological advancements that stand to vastly improve the effectiveness of such techniques. Time-of-use energy pricing, in particular, could become a far more potent DSM tool as a result of innovations in metering technology. Despite the past relative neglect of such matters, there are encouraging signs in proposed federal legislation and ongoing federal and state regulatory initiatives that DSM in general, and time-of-use energy metering and pricing in particular, may finally have their day.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».