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Enregistrement W3042491005 · doi:10.14232/analecta.2020.1.50-60

Effects of solar panels on electrical networks

2020· article· en· W3042491005 sur OpenAlexaff
Péter Bencs, Mohammed Alktranee, Károly Marcell Mészáros

Notice bibliographique

RevueAnalecta Technica Szegedinensia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensMavi Innovations (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Commission
Mots-clésRenewable energyFossil fuelPhotovoltaic systemContext (archaeology)Solar energyEnvironmental scienceEnvironmental economicsElectricityEngineeringWaste managementEconomicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, the increasing use of solar energy contributes to the EU's energy policies. Increasing use of renewable energy sources reduces pollutant emissions, dependence on fossil fuels and improves air quality. Globally, installed photovoltaic capacity has reached 400 GW by the end of 2017, and is projected to reach 4,500 GW by 2050. In the context of this research, we would like to present a detailed presentation of the possibilities and effects of integrating solar systems into electricity networks. The integration of renewable energies into networks is of paramount importance to researchers because of current energy demand and the depletion of fossil fuel reserves and environmental impacts. In this study, we highlight the effects of solar network integration on both the solar system and the public utility service. We also report on the opportunities and impacts of integration in Hungary in connection with our research. Today, solar panels are the cornerstone of sustainable development.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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