Notice bibliographique
Résumé
Concerns over climate change and other detrimental effects of conventional energy sources have resulted in the introduction of new federal government programs to promote renewable energy technologies (RETs). Two key initiatives of the Department of Natural Resources (NRCan) of the Government of Canada that are designed to further this objective are the RETScreen®International Renewable Energy Decision Support Centre and the Renewable Energy Deployment Initiative (RED!). While the emphasis of RED! is on developing the Canadian market for renewables and providing direct financial incentives for individual RET projects, RETScreen provides the tools and human capacity building to enable the successful implementation of RETs in Canada and internationally. Both programs have shared resources and pooled their strengths to attain their complementary objectives. As a result, they have achieved considerable success in their mandates and offer valuable lessons for Korea and other countries seeking effective models to disseminate renewable energy technologies. Korea is already well on the road of benefiting from this experience: the Korean network of certified RETScreen trainers will be expanded significantly via a training workshop in conjunction with the annual conference of the Korean Solar Energy Society (KSES) on November 26-27, 2003. Also, significant knowledge transfer in regard to RED! and RETScreen program design has already occurred between Canada and Korean organizations such as KSES and the Korean Institute for Energy Research (KIER). This paper is intended to provide Korean readers with an overview of the RETScreen and REDI initiatives and shows how the two interact to help bring about the \implementation of RETs in Canada and internationally, and to offer these experiences as examples for consideration in Korea.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».