Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyses natural gas demand in the United States of America, Canada and Mexico for the period 1980–2001. Visual inspections of the historical trends for natural gas demand, GDP and natural gas prices provide an initial assessment of the relationship between these variables. The paper then estimates various regressions, using the Almon polynomial distributed lag model. Several regressions, utilizing different combinations of explanatory variables, were run with or without an autoregressive scheme of various orders. The best‐fitting model in each country was selected, and this was later used to generate natural gas demand forecasts for the respective countries to 2020. The results show that the income elasticity for Canada is more than unity (1.4), compared with less then unity for the USA (0.8) and Mexico (0.65). Changes in natural gas consumption generally lag by a few years, before the full impact of the changes in gas prices is realised. The length of lags varies between countries, but generally the effect of a price change on natural gas consumption dissipates after three‐to‐four years. Population is one of the important explanatory variables for Mexico, while it is not significant for the USA and Canada. The model predicts that natural gas demand in the USA (base case) will increase at an annualised growth rate of 1.9 per cent and, by 2020, should reach 919 billion cubic metres. This is not very different to the forecast of the US Department of Energy's Energy Information Administration (EIA) (900 bcm). Similarly, the base case forecast for Canada to 2020 is 128 bcm, compared with that of the EIA at 125 bcm. The forecast for Mexico (92 bcm) is significantly different to that of the EIA (120), perhaps due to different economic growth assumptions. The paper concludes that there is an urgent need to enhance exploration efforts and investment in liquefied natural gas (LNG) terminals, to be able to receive LNG from multiple sources, particularly in the USA and Mexico.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».