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Enregistrement W2084648678 · doi:10.5547/issn0195-6574-ej-vol29-nosi-3

Modeling Energy Use and Technological Change for Policy Makers: Campbell Watkins’ Contribution as a Researcher-Practitioner

2008· article· en· W2084648678 sur OpenAlexaff
Mark Jaccard

Notice bibliographique

RevueThe Energy Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Empirical researchEconomicsGovernment (linguistics)Energy (signal processing)Econometric modelWork (physics)Energy policyGreenhouse gasPublic economicsEngineeringComputer scienceEconometricsRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an energy-economics modeler, who collaborated with academics while also consulting to government and industry, Campbell Watkins was especially interested in the empirical relationship between energy inputs and economic output. His skills were perfectly suited to this pressing research issue, which first emerged in the mid-1970s as the “energy-capital substitution” controversy. As his publication record shows, he worked with leading researchers in the development and econometric testing of dynamic specifications of this relationship. But he conducted this work always with a concern for how the research might be useful for immediate policy decisions. Today, the key policy question is the extent to which humanity can reduce its energy-related greenhouse gas emissions at reasonable cost. A new generation of “hybrid, top-down/bottom-up” models attempts to address the objectives Campbell listed in his widely circulated 1992 book chapter, particularly his point that technological change should not be treated as completely exogenous, but at least in part as a very long-run response to price changes and policies. But while current energy models are increasingly constructed to incorporate this feedback effect - notably those models used for simulating climate policies - the empirical estimation of their key parameters is still in its infancy. As Campbell noted in his characteristic dry humor, the scope for research remains “undiminished.” More hard-nosed researcher-practitioners like Campbell would certainly help.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,009 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2008
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Résumé présentoui

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