Chamera Hydro-Electric Power Project (Chep-1), Khairi: Looking beyond the Horizon of Hydroelectricity and Profit, Giving New Meaning to Life
Notice bibliographique
Résumé
National Hydro-electric Power Corporation Limited (NHPC Ltd) was the biggest player in Indian hydro power industry. NHPC was in the business of hydro power generation. NHPC was spread all over India and generated about 3740 Mega Watt (MW) of electricity annually. Hydro-electric power projects brought associated challenges like loss of forest and village land because of the creation of the water reservoirs and dam infrastructure, etc., of the project. Further, this led to the displacement of people, which impacted their livelihood. NHPC had to effectively and efficiently minimize the social and environmental impacts created by its business initiatives in the projects. NHPC undertook Corporate Social Responsibility (CSR) initiatives to address these issues. The case writes about one such project (Chamera Hydro-electric Power Station -I, CHEP-1) of NHPC The case illustrates how NHPC bettered the lives of the people around CHEP-1. NHPC had major expansion and growth plans to cater to the growing energy demand of India. NHPC management aimed at contributing not only to its economic goals but also to the society where it worked. For that, NHPC had to make the CSR initiatives in its projects comparable to the CHEP-1 story
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».