New Methods for Evaluating Energy Infrastructure Development Risks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many energy technologies that can provide reliable, low-carbon electricity generation are confined to nations that have access to robust technical and economic capabilities, either on their own or through geopolitical alliances. Equally important, these nations maintain a degree of institutional capacity that could lower the risks associated with deploying emergent energy technologies such as advanced nuclear or carbon capture and storage. The complexity, expense, and scrutiny that come with building these facilities make them infeasible choices for most nations. This paradigm is slowly changing, as the pressing need for low-carbon electricity generation and ongoing efforts to develop modular nuclear and carbon capture technologies have opened the door for potentially wider markets, including in nations without substantial institutional capacity. Here, using advanced nuclear technologies as our testbed, we develop new methods to evaluate national readiness for deploying complex energy infrastructure. Specifically, we use Data Envelopment Analysis-a method that eliminates the need for expert judgment-to benchmark performance across nations. We find that approximately 80% of new nuclear deployment occurs in nations that are in the top two quartiles of institutional and economic performance. However, 85% of potential low-carbon electricity demand growth is in nations that are in the bottom two quartiles of performance. We offer iconic paradigms for deploying nuclear power in each of these clusters of nations if the goal is to mitigate risk. Our research helps redouble efforts by industry, regulators, and international development agencies to focus on areas where readiness is low and risk correspondingly higher.
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.
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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découle