Renewable Energy Challenges and Opportunities in the Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to introduce the advantages of investing in renewable energy in Saudi Arabia. It concludes that investment in renewable energy is a promising strategy for creating more sustainable jobs for Saudi citizens and promoting the domestic economic diversification. The Saudi renewable energy sector shall increase the Saudi non-oil private sector’s contribution to the total Saudi economic activities. This research paper uses Leontief’s method to estimate the impact of investment in renewable energy through three main scenarios (investment of 25, 50, and 85 billion Saudi Riyal) over 5 years (2020-2025). The total value added, an additional expected growth in the gross domestic product (GDP) during the period from 2020 to 2025, is estimated to be around 2.7, 4.7, and 6.0 percent of the investment of 25, 50, and 80 billion Saudi Riyal in renewable energy respectively. The expected number of new jobs that would be generated in all three scenarios are 44,000, 90,000, and 150,000 thousand jobs. Moreover, further development of the Saudi renewable energy sector should encourage domestic energy consumption to be more efficient and less polluted. However, challenges typically thwart progress in the renewable energy sector. These challenges include technical problems, cost issues, and lack of financial sources. This paper proposes some solutions that should help circumvent these particular challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».