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Enregistrement W2606670653 · doi:10.1515/mgr-2017-0006

Review Essay. Energy landscape research – Lessons from Southern Europe?

2017· article· en· W2606670653 sur OpenAlexaff
Bryn Greer‐Wootten

Notice bibliographique

RevueMoravian Geographical Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWritPublicationAgency (philosophy)Renewable energyPolitical scienceValue (mathematics)Regional scienceGeographyLibrary scienceEconomySocial scienceSociologyEngineeringLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Moravian Geographical Reports does not often publish Book Reviews (let alone essays), but this new book on “Renewable Energies and European Landscapes” 1 is a well-deserved exception to the rule! It is an edited collection of essays gathered together by Frolova (University of Granada, Spain), Prados (University of Sevilla, Spain) and Nadaï (Centre International de Recherche sur l’Environnement et le Développement: CIRED -CNRS, France), based on a series of Workshops organised under the auspices of several agencies (from both Spain and France) in the period from 2007 to the present. In particular, the Spanish Network on Renewable Energies and Landscape (RESERP) began in 2010, with an emphasis on wind and solar power. Published by a well-respected agency, the question can be clearly stated at the outset: Do the editors fulfil their ambitious agenda of providing case studies of value for the emerging research on landscapes of renewable energies of Europe, writ large, i.e. beyond the ‘Southern European’ environment? Or: what is the ‘added value’ of the Southern European cases?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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