MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2346993657 · doi:10.3390/su8050457

Study on the Evolvement of Technology Development and Energy Efficiency—A Case Study of the Past 30 Years of Development in Shanghai

2016· article· en· W2346993657 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesMacEwan University
Mots-clésDevelopment (topology)Technology developmentArchitectural engineeringEngineeringManufacturing engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research in regional energy efficiency by using macro statistical data has demonstrated that technology development could improve regional energy efficiency. Since the start of reform and opening up in 1978, China has mainly adopted energy import and foreign direct investment to promote economic growth. At the same time, the country has also increased the input of technology and R&D to prompt technological reformation and imported technology absorption. However, there is limited research on the relationship between technology development and energy efficiency. Using the grounded theory method, the authors of this paper study the relationship between technology input-output and energy utilization efficiency in Shanghai over the past 30 years. They conclude that although the tactics of technology import and foreign direct investment can improve energy efficiency in the initial stages of modern industrialization, they cannot improve it continuously. In the more advanced stages of modern industrialization, the improvement of energy efficiency relies not only on increased R&D investment but also on R&D investment structure optimization and independent technological innovation.

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.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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