MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901008387 · doi:10.1504/ijgw.2019.10017597

How to model a complex national energy system? Developing an integrated energy systems framework for long-term energy and emissions analysis

2018· article· en· W2901008387 sur OpenAlex
Md. Ahiduzzaman, Matthew Davis, Amit Kumar

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Global Warming · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnergy planningEnvironmental economicsEnergy consumptionEnergy (signal processing)Energy managementBaseline (sea)Energy systemEfficient energy useEnergy engineeringEnergy policyEnvironmental resource managementEnergy modelingSystems engineeringEnvironmental scienceEngineeringRenewable energyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to manage an energy system responsibly and maintain its benefits indefinitely, science-based decision-making should be valued during energy policy making and energy management. This research presents a framework for developing a scientific tool with the long-range energy alternatives planning (LEAP) system for evaluating energy consumption and greenhouse gas (GHG) emission mitigation pathways for a national energy system. The framework developed is applied to create a bottom-up (technology-explicit), data-intensive (over 2 million data points), multi-regional (13 integrated regions) energy model of Canada, one of the world's most energy and emission intensive nations. Model accuracy was validated with historical data showing emissions varied 0-1.2% proving the framework can provide accurate assessments. The model was used to generate baseline Canadian energy-emissions outlooks to 2050 that do not currently exist in literature. The developed framework provides robust capabilities that are helpful for energy efficiency analysis, energy planning, and GHG mitigation assessment.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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