Die Effekte von energiepolitischen Massnahmen aus Sicht der Unternehmen
Notice bibliographique
Résumé
Die Energie-Strategie 2050 des Bundesrates schreibt vor, den Energiever-brauch bis 2035 im Vergleich zum Jahre 2000 um 43% zu senken. Aktuelle Daten zum Ener -gieverbrauch zeigen, dass man von diesem Ziel noch weit entfernt ist. Die Wirtschaft kann einen wesentlichen Beitrag zur Zielerreichung leisten; rund ein Drittel des gesamten Energieverbrauchs entfallen auf diesen Bereich. 25% der Unternehmen in der Schweiz haben in der Periode 2012–2014 zumindest eine grüne Energietechnologie neu eingesetzt. Dafür wurden von diesen Unter-nehmen im Durchschnitt 13% der Bruttoinvestitionen aufgewendet; auf alle Unternehmen umge-rechnet sind das nur 2.7%. Damit liegt die Schweiz im internationalen Vergleich hinter Österreich und Deutschland. Energiepolitische Massnahmen stimulieren den Einsatz grüner Energietech -nologien und zeigen keine negative Wirkung auf die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen. Zukünftige energiepolitische Aktivitäten sollten die als zu hoch empfundenen Tech-nologiepreise, die zu lange Amortisation grüner Energietechnologien und die Finanzierungs-schwierigkeiten der Unternehmen berücksichtigen.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».