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Enregistrement W3124781413

North American Natural Gas Model Impact of Cross-Border Trade with Mexico

2016· preprint· en· W3124781413 sur OpenAlexaboutno aff
Felipe Feijoo, Daniel Huppmann, Larissa Sakiyama, Sauleh Siddiqui

Notice bibliographique

RevueIIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Products and Biological Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasNatural gas pricesFossil fuelNatural resource economicsBoomUnconventional oilEconomicsPipeline transportCoalOil shaleEconomyEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental engineeringWaste management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural gas as a source of energy has attracted a lot of interest as its emissions rate and price are lower than other fossil fuel energy sources. In the U.S., natural gas-fired power generation has been rising, as coal has declined as a share of the fuel mix. Likewise, Mexico recently launched its energy reform with focus on greatly expanding use of natural gas over other fossil fuels, primarily in the energy sector, by opening the market to private investors. These recent economic and policy changes, along with increasing gas production in the U.S. (shale gas boom) are likely to drive the natural gas market in North America in a new direction. For instance, the Annual Energy Outlook 2015 describes the U.S. for the first time as a net exporter of natural gas (via pipelines and LNG) by 2017. In order to study the current North American gas market with its new regulations like the Mexican energy reform, this paper presents the North American Natural Gas Market Model(NANGAM). We propose a long-term partial-equilibrium model of the United States, Mexican, and Canadian gas markets. NANGAM considers more granular details regarding market regions and pipelines in Mexico than other existing models, allows for endogenous infrastructure expansion, and is built in five year time-steps up to 2040, considering three seasons (low, high, and peak demand) for each time-step. NANGAM is calibrated using up-to-date data, which reflects current gas market trends, such as the increasing U.S. shale gas production. Using NANGAM, we assess the implications of the Mexican energy reform using a set of ad-hoc future scenarios. Results from the model show that, in the case of disappointing development of natural gas production in Mexico, the census region US7 (Texas and adjacent states) is the most affected, reaching an increase of natural gas production of up to 12% by 2040 compared to baseline projections.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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