MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2584164234 · doi:10.2118/1116-0014-jpt

Guest Editorial: Incentivizing Energy and Climate Innovation

2016· editorial· en· W2584164234 sur OpenAlexaboutno aff
Marcius Extavour, Paul Bunje

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)Competitor analysisIncentiveEnergy securityParadigm shiftBusinessEngineeringEconomicsRenewable energyMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guest editorial In a quiet industrial park in suburban Toronto, there is a machine that eats carbon dioxide (CO2) and spits out fuel. This place, typically associated with its strip malls, ethnic and cultural diversity, and peaceful middle class life, might also soon be known as a hotbed of energy innovation. The project’s code name is “Pond.” A world away, at a world-class research institute in Bangalore, India, engineers have developed a completely different technology to convert CO2 into industrial chemicals. They are motivated by the desire to begin tackling rising global CO2 emissions. Their project code name is “Breathe.” Aside from a healthy obsession with carbon, what these two efforts have in common might surprise you. Rather than collaborating on an international science project or with a company’s industrial research and development, both are competing to win a global competition to transform CO2 from a liability into an asset and, in so doing, create a paradigm shift in the energy space. Both are competitors in the NRG COSIA Carbon XPRIZE. And the competition is just getting started. The XPRIZE Foundation relies on the growing power of exponential technologies and revolutionary science to catalyze radical breakthroughs. This means developments in science and technology such as robotics, artificial intelligence, nanotechnology, big data, and other disruptive forces have the potential to show exponential impact on grand challenges such as sustainable energy and climate change. By offering a suite of incentives in a prize competition, XPRIZE seeks to inspire the world’s scientists, technologists, and innovators to tackle seemingly intractable challenges. Transforming our energy systems may be the 21st century’s greatest challenge. Articulating a grand challenge does not solve any problems, but a clear and deep articulation of the problem demands an understanding of the complexity and nuance involved in the problem itself and in a vision for defining characteristics of a solution. In our approach to energy innovation, XPRIZE recognizes that the technological, sociopolitical, and economic changes occurring globally present innovators with a rare opportunity to apply truly groundbreaking research to challenges of worldwide importance. We operate at the intersection of audacious and achievable. The Carbon XPRIZE is a USD 20 million global competition to incentivize technologies that convert CO2 emissions into valuable products. The winning teams will convert the largest quantity of CO2 from actual flue gas from coal or natural gas power plants into one or more products with the highest net value. The 10 teams that survive the first two elimination rounds (proposal evaluation was in summer of 2016, and lab-scale demonstration from late 2016 through 2017) will use two brand new test centers adjacent to operating power plants in western Canada and the US state of Wyoming to demonstrate their solutions at industrial scale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetGlobal Energy and Sustainability ResearchTravaux en français237 207