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Enregistrement W2587537304 · doi:10.3390/su9020209

Chinese Electric Power Development Coordination Analysis on Resource, Production and Consumption: A Provincial Case Study

2017· article· en· W2587537304 sur OpenAlexaff
Jiang Zhu, Zhenyu Zhao

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship Council
Mots-clésElectric powerEconomic shortageProduction (economics)Resource (disambiguation)Projection (relational algebra)ChinaPower (physics)Consumption (sociology)Government (linguistics)Industrial organizationEnvironmental economicsBusinessOperations managementComputer scienceEconomicsMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In line with the pressures of energy shortage and economic development, Chinese government has adopted a series of measures and policies to promote the exploitation and utilization efficiency of electric power. China is urgently reconsidering its electric power development level and coordinating between power supply and demand sides. Therefore, in this paper, Chinese industrial structure of electric power was constructed according to its production process from resource, production and consumption sides. With the constructed industrial structure, the influencing factors on each side were selected to build a measurable evaluation system. Thirty-one Chinese provinces were chosen to explore their development coordination level based on the projection pursuit model and coupling coordination model. By the projection pursuit model, improved projection directions and best projection vectors of each province were found to describe the development level of each side. The coupling coordination model was adopted to explore the provincial supply and demand relations between electric power industry side via the indexes of coupling degree, coordination degree and relative development degree. By using ArcGIS mapping analysis, the results show the changes in Chinese provincial coupling and coordination development levels from 2011 to 2014. Finally, using the evaluation results, optimal strategies were discussed for improving the coordination of Chinese electric power development from different aspects, such as technical support, project approval and supervision, and demand side management. The findings prove that projection pursuit model and coupling coordination model can evaluate the electric power development level and describe their dynamic changing coordination relations effectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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