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Enregistrement W2112686536 · doi:10.5539/eer.v1n1p175

Innovation and Technology Management in Wind Energy Cluster

2011· article· en· W2112686536 sur OpenAlexvenueno aff
Wagner Sousa de Oliveira, António Jorge Fernandes

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do MaranhãoUniversidade de Aveiro
Mots-clésWind powerIncentiveEnergy securityEnvironmental economicsCluster (spacecraft)Field (mathematics)Computer scienceValue (mathematics)Energy managementIndustrial organizationBusinessPower (physics)Energy (signal processing)Risk analysis (engineering)Renewable energyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation and technology management in wind energy industry is driven by policies and incentives due to their inherent characteristics such as high upfront costs, lack of level playing field but distinct advantages from energy security, environmental and social considerations. This paper makes an analysis of innovation and technology management in wind power industry, focusing on value chain and the interaction of technology and markets for contributing to recommendations on technology policy and management. This paper proposes a framework for analyzing the initial stage of diffusion of wind power systems, combining the use of various approaches, considering wind power system as a complex technology. The approach to the business system is used as an analytical framework, focusing on efficiency, effectiveness and criteria for development.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2011
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