The Role of Renewable Energy in Regional Energy Transitions: An Aggregate Qualitative Analysis for the Partner Regions Bavaria, Georgia, Québec, São Paulo, Shandong, Upper Austria, and Western Cape
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to identify the strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) of renewable energy deployment in regional energy transitions for the regions of Bavaria, Georgia, Québec, São Paulo, Shandong, Upper Austria, and Western Cape, which comprise a political and scientific network called the Regional Leaders’ Summit (RLS) and RLS-Sciences, respectively. The results classify current renewable energy usage for electricity, heat and fuel production, existing renewable energy potentials, sound legal frameworks to support renewable energy, ongoing research and development activities and expertise in renewable energy conversion and storage as strengths. That fossil fuels still hold a significant share in gross inland energy consumption, energy-intensive industrial structures continue to be supported by fossil fuels and grid access is limited for renewables are identified as weaknesses. The main opportunities are green economies, climate change mitigation and technological innovations. Associated threats are demographic developments, lack of social acceptance and renewable energy resource volatility. We conclude that these regions’ energy systems could potentially enable the realization of a strong integration of renewables and cover partially distributed, decentralized energy systems with embedded energy storage, and the application of smart technologies. Furthermore, we discover that the role of governments in guiding and managing regional energy transitions is highly important.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».