Fuel Cells and Hydrogen for Green Energy in European Cities and Regions
Notice bibliographique
Résumé
Fuel cells and hydrogen are a viable solution for European regions and cities to reduce their emissions and realise their green energy transition, says new FCH JU study.In 2017 the FCH JU launched an initiative to support regions and cities in this regard. Today, 89 regions and cities participate, representing about one quarter of Europe's population, surface area and GDP. These regions are pursuing ambitious plans to deploy FCH technology in the coming years. FCH investments totalling about EUR 1.8 billion are planned for these regions in the next 5 years. These planned investments can contribute significantly to further developing the FCH market in Europe and driving the sector towards commercialisation.The new study provides a detailed insight into the FCH investment plans of the participating regions and cities and points out next steps to be taken for realising a European FCH roadmap with a view to commercialising the technology. In particular, the study shows that:European regions and cities need to take action now to realise their ambitious emission reduction targets and improve local air quality.Investing in fuel cell and hydrogen technology pays off for cities and regions, as it provides a mature, safe and competitive zero-emission solution for all their energy needs.Regions and cities can benefit from investing in hydrogen and fuel cells not only in environmental terms, but also by stimulating local economic growth and creating attractive places to live, work and visit.The Regions and Cities Initiative provides a unique opportunity to benefit from existing knowledge, draw on project development support and financing assistance to realise own FCH deployment projects.To enable the realisation of the envisaged FCH deployment plans of the regions and cities continued support will be required for individual projects as well as the coalition at large.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».