Notice bibliographique
Résumé
The current stage of renewable energy (RE) development poses new challenges to this sector. The existing mechanisms of state stimulation of Renewable energy system are gradually exhausting its capacity. This requires the development of new methods to support the industry, or giving them up altogether. This article presents the results of the theoretical analysis of the systemic features of RE risk assessment at each stage of a project's life cycle. A sectoral approach to the risk assessment of energy projects is proposed. It is based on the well-known logit-model that studies a set of external and internal indicators. Based on this model, a study of the dynamics of the risk indicators of RE projects on three basic stages was conducted. Calculations were made for RE projects implemented in different countries of the world, including China, USA, Canada, Japan, India and a number of European countries. Initially, all projects were divided into three main groups depending on the types of state support: concessional lending, subsidies or the lack thereof. Based on the results of the calculations, the overall and average dynamics of risk by group and by project stage allowed for assessing the global effectiveness of state measures to support the sector, as well as for drawing appropriate conclusions in the context of individual countries. The results of the study are of practical importance and will be used in developing a new approach to risk assessment, taking into account the specifics of the RE market, as well as in enhancing the concept of competition in the global energy market.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».