SETIS Magazine: Energy Systems Modelling
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.
Notice bibliographique
Résumé
The SETIS magazine aims at delivering timely information and analysis on the state of play of energy technologies, related research and innovation efforts in support of the implementation of the European Strategic Energy Technology Plan (SET-Plan). The current issue is dedicated to Energy Systems Modelling\n\nThe editorial for the Energy Systems Modelling issue is provided by Dr Jan Nill at the European Commission’s Directorate-General for Climate Action. This issue also hosts interviews with:\n•\tDavid Connolly – coordinator of the H2020 project "Head Roadmap Europe" and one of the developers of the EnergyPLAN model;\n•\tMarc Oliver Bettzüge – director of the Institute of Energy Economics at the University of Cologne (ewi); Alistair Buckley - co-author of ‘A review of energy systems models in the UK: Prevalent usage and categorisation’; and\n•\tMark O'Malley – director of the International Institute for Energy Systems Integration.\n\nThree contributors from the European Commission’s Directorates-General for Climate Action, Energy and Mobility and Transport collaborate on an article on the EU Reference Scenario 2016, one of the European Commission’s key analysis tools used in the context of the Energy Union. We also have a contribution from DG Energy on the METIS energy system model - a research project for the development of energy simulator software with the aim to further support DG ENER’s evidence-based policy-making. Finally, the Joint Research Centre Directorate C - Energy, Transport and Climate contributed to an article on the importance of open data and software for energy research and policy advice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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.
score_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