Notice bibliographique
Résumé
India is one of few countries of the World which started hydro power development about a century ago almost simultaneously with the developed countries of the World. From a Hydro: Thermal mix of 45: 55 during late sixties, it has today landed to mind boggling proportion of 25: 75. Had we managed it at just reverse proportion of 75: 25 the average cost of generation would have been much less and there would have been no peaking shortage under the same MW installed under the same investment. China one hand has become second largest economy after US leaving behind India & Japan reaching largest hydro installed capacity in the world (2,20,000 MW) after commissioning world's largest hydro plant – three gorges (22,500 MW). Brazil on the other hand has surpassed a developed country like Canada in terms of GDP (2.31 against 1.39 trillion USD) not by higher installed power capacity (only 116 against 130 thousand MW in Canada) but by a higher Hydro content (84% against 61%). Further pumped storage schemes are now becoming more & more relevant with continuous peaking power deficits of 13% (in some parts running to 30%) and solar & wind facing a major challenge of its utilization 24x7. With the present rate of consumption, world is left with app. 200 yrs. of Coal, 75 yrs. of Nuclear resources, 50 yrs. of gas & 25 years of oil whereas hydropower is perennial sources of energy with least carbon foot prints.
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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 ».