Technological innovation to achieve sustainable development—Renewable energy technologies diffusion in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is no dispute about the importance of speeding up the development, spread, and implementation of renewable energy technologies (RETs). RETs are the best means to address the current wasteful and dangerous effects of existing energy systems. In addition to the environmental aspects, the renewable energy industry is an exciting opportunity for investment. Nations that embrace the value of reinforcing renewables infrastructures will achieve competitive advantages in the worldwide marketplace. To accomplish that, however, one needs insight into the elements that make renewable energy development and diffusion move slowly. A variety of reasons causes the slow spread, but we would like to address the barriers from the economic theory perspective. Then, we will scrutinize the specific elements of the developing countries market that make the diffusion move slowly. We believe that by examining the factors that result in market failure and by taking into account the specific characteristics of the renewables industry, especially in developing countries, governments can enable their national infant market to be a competitor in the worldwide marketplace. To study the reason for the slow diffusion of RETs in developing countries, we need to examine the facts through the lens of the innovation system. The innovation ecosystem takes into account the socioeconomic factors that shape the capability for innovation in each specific country. This paper peered a meaningful link between innovation systems and the problem of poverty and inequality through a well‐researched and planned innovation system.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».