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Enregistrement W2476994262 · doi:10.1111/ropr.12183

Trade and Industrial Policy as Levers for Sustainable Energy Technology Adoption? Experiences from Urban<scp>L</scp>atin<scp>A</scp>merica

2016· article· en· W2476994262 sur OpenAlexaff
Alexandra Mallett

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesLondon School of Economics and Political Science
Mots-clésSustainable energyBusinessEmpirical evidenceEnergy (signal processing)Clean energyEconomicsIndustrial organizationEnvironmental economicsRenewable energyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Debates abound regarding the link between trade and industrial policy and the adoption of sustainable energy technologies in developing countries. Some purport that open trade regimes support technology diffusion, while others indicate that more interventionist regimes are more conducive. This paper uses empirical evidence from Mexico City and São Paulo to argue that sustainable energy technology uptake can be more prevalent in settings with partially open trade policy regimes. These regimes have afforded countries more opportunities to develop local capabilities, which, in turn, has had knock‐on effects on sustainable energy technology uptake. Specifically, having more local technology sources (equipment, expertise) brought quicker access to these technologies, created more perceptions of technology “ownership,” fostered more effective mobilization, and helped create well‐established standards, which in turn contributed positively to sustainable energy technology uptake, while taxes and tariffs were less influential.

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)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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