International Trade Relations of Products for Wind Energy Production: A Study from the Dynamic Social Network Analysis (DSNA)
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this work are to check the international trade relations of the top 20 countries that sell products related to the production of wind energy and which are the main products in international trade in this sector. The motivation for the analysis of this energy matrix stems from the need of more consistent public policies for production, because the logistics necessary to reach the end consumer, as this energy source needs to be installed in places with good intensity winds, and later transported to the consumer market. Initially they selected 23 products that make up the equipment for building towers and the production and processing of wind energy. Using the data in COMTRADE, it was the countries that sell the products chosen in order to establish the main countries. Later, he collected the data from 2006 to 2015, from the HS codes. Secondly the export data of the 23 products were grouped to check the major global players in the sale and purchase of these products then added to the annual sales of each country for each product in order to see which are prevalent in each country. Data were analyzed using the Social Network Analysis (SNA) with the aid of Gephi software. For graphical presentation of the data is used dynamic networks that allow the visualization of the change in exports over the period studied. It is observed that trade relations between the US, Canada and Mexico are the most expressive of the network, but you must also highlight Japan, Germany and France and in recent years the strengthening of Denmark in this market. Four products stand out, which say about the wind turbine blades and towers; consoles for a voltage not exceeding 1000V, instrument control for automatic adjustment and gear boxes and other speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».