MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2885607651 · doi:10.1177/0958305x18790954

Measuring willingness to pay for electricity: The case of New Brunswick in Atlantic Canada

2018· article· en· W2885607651 sur OpenAlexafffundabout
Yuri Yevdokimov, Viktor Getalo, Dhirendra Shukla, Tugcan Sahin

Notice bibliographique

RevueEnergy & Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésWillingness to payElectricityElectricity marketBusinessElectricity retailingCompetition (biology)Willingness to acceptEmpirical researchMains electricityElectricity generationEnvironmental economicsEconomicsMarketingPublic economicsMicroeconomicsPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, electricity markets around the world have been going through transformation process that eventually leads to a higher competition among electricity providers. In this regard, the role of consumer preferences increases, especially if new electricity products are offered. Traditionally, consumer preferences have been expressed in terms of customers’ willingness to pay. Therefore, the goal of this study is to provide a practical framework for estimation of customers’ willingness to pay for electricity. Specifically, dynamics of regional residential willingness to pay for electricity in the province of New Brunswick in Atlantic Canada is analyzed. First, theoretical framework to evaluate consumer preferences is developed followed by empirical approach to define willingness to pay over period of 1991–2013 on the basis of revealed preferences method. Finally, dynamics of the residential willingness to pay for electricity is analyzed with the help of advanced time series analysis. Our study shows that residential willingness to pay for electricity in the province of New Brunswick had been increasing over study period. Moreover, it has accelerated significantly since 2005. The designed methodology and empirical work will help electricity providers identify new electricity products with the highest willingness to pay by consumers. Overall, implementation of the results of this study can improve economic efficiency of provincial electricity market.

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)0,003
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,130 · 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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & EnvironmentMême sujetEconomic and Environmental ValuationTravaux en français237 207