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Enregistrement W3122403519

Herding Cats: What to Do When States Get in the Way of National Energy Policy

2009· article· en· W3122403519 sur OpenAlexaboutno aff
John Noor

Notice bibliographique

RevueNorth Carolina journal of law & technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdingCATSEnergy (signal processing)BusinessPolitical scienceGeographyEngineeringForestryMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shifting the United States' primary source of electricity from non-renewable energy to renewable energy requires expanded capacity to facilitate long-range transmission from regions where it can be efficiently produced to large population centers where it will be used In Piedmont Environmental Council v. FERC the Fourth Circuit Court of Appeals recently held that the Federal Energy Regulatory Commission could not site new interstate transmission lines if a state had already denied approval. Denying FERC's authority to site new transmission lines within NationalCorridors will significantly influence the growth of renewable energy.This Recent Development explores the impact of the court's ruling on the spread of renewable energy and offers a legislative solution to potential problems.' 0 See BLACKS LAW DICTIONARY 1513 (9th ed.2009) (defining "site" as "a piece of property set aside for a specific use.")."16 U.S.C. § 824p(b).12 Id.§ 824p(b)(C)(i).There are a number of other circumstances that will trigger FERC's authority to site interstate transmission lines.Those circumstances are listed at 16 U.S.C. § 824p(b).National interest electricity transmission corridors are "any geographic area experiencing electric energy transmission capacity constraints or congestion that adversely affects consumers."16 U.S.C. § 824p(a)(2).Currently, national interest electricity transmission corridors are comprised of parts of: Delaware, Ohio, Maryland, 146 [VOL.11: 145

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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