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Enregistrement W3013866549 · doi:10.30560/sdr.v2n1p9

Assessment of Energy Intensity Indicators in Libya: Case Study

2020· article· en· W3013866549 sur OpenAlexaboutno aff
Wedad El-Osta, Usama Elghawi

Notice bibliographique

RevueSustainable Development Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy intensityQuarter (Canadian coin)GeographyIntensity (physics)Agricultural economicsEfficient energy useEnergy (signal processing)EconomicsStatisticsMathematicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy-efficient technologies provide chances for money savings and reducing environmental damages related to energy use. This paper aims to assess the energy efficiency in Libya and tools to promote its implementation. In addition, it seeks to present measures and programs that could be foreseen in the transformation sector and some end users.
 Data of energy intensity in Libya was taken from different recognized sources such as World Development Indicators (WDI) - World Bank, and Enerdata web site. The data was collected, assembled, and analyzed using Ms Excel sheets. Results were plotted and compared to World average and Africa or with (Middle East and North African) MENA countries where ever data is available. The main indicators over almost quarter of a century (1990-2014) were presented and changes over this period were indicated.
 It could be concluded that primary energy intensity for Libya during (2000- 2014) is comparable to world average values and for Africa and the final energy intensity has increased at only 0.7% per year during the same period. As an oil producer and exporter country, the ratio of final enrgy intensity to primary energy intensity in Libya has increased at a rate of 1.1% during (2000-2014), which is greater than the World average and African countries. The rate of energy intensity of transport has increased by 6.9 % per year for the period (1990-2014) and 7.8% per year for the period (2000-2014) compared to the world improvement (-1.8%) per year and for Africa (-0.3) % per year for the period (2000-2014)). This is due to lack of regulations and measures concerning this sector and increased number of private cars. Suitable measures and policies should be taken towards this sector to improve its performance since it contributes to the highest share of energy consumption. The highest share of electric energy consumption is at residential, then commercial and service end use, followed by street lighting. There is a good potential for energy saving at these sectors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,334
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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