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Enregistrement W2989837417 · doi:10.1093/jwelb/jwz024

How does geopolitics affect energy law: North America—an illustrative example

2019· article· en· W2989837417 sur OpenAlexaboutno aff
Isaac J De León Mendoza, César Fernández Gómez

Notice bibliographique

RevueThe Journal of World Energy Law & Business · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopoliticsRenewable energyEnergy lawInternational tradeEnergy policyFossil fuelEconomicsEnergy (signal processing)Natural resource economicsBusinessEconomyPolitical scienceLawEnvironmental lawPoliticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global energy trade has changed over the last decade. Increased energy flows to Asia present a major shift in energy trade as Asia’s share of global energy demand rises. The shale revolution has enabled the United States (U.S.) to become the world’s largest oil and gas producer accounting for more than half of the world’s production. Renewable energy sources have become more important as countries are challenged to meet the climate goals set by the Paris Agreement. Nuclear Energy seems to be the energy source that can most dramatically help reducing carbon emissions rapidly. Gas demand will grow rapidly over the next 20 years as countries move to decarbonize their energy matrix, given it is a cleaner fuel for power generation than coal. The purpose of this article is to show the effects of global energy trade, its effects on the way countries interact with each other and how local energy law and policy are nonetheless affected by the shifts in the energy market. We will use North America (Canada, Mexico and the U.S.) as an example of the complexity of such interactions and the effects is having (or should have) in regional energy markets. The purpose then of this article is not to attempt to resolve these complex issues, but rather to motivate readers, energy lawyers and policymakers to start asking the right questions regarding global (and local) energy trade.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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