EV Energy Convergence Plan for Reshaping the European Automobile Industry According to the Green Deal Policy
Notice bibliographique
Résumé
The paper dealt with the fact that the green deal took place when the demand for electrical energy surged. However, the procurement of electric vehicles and much of the electric energy of the future still depends on fossil fuels. Accordingly, the importance of the IT industry is highlighted, and the demand for hydrogen-electric vehicles and related industries increases. The method of this study investigated the relevance of EV charging as a future next-generation power source rather than the electric energy demand of the IT industry. This study derives the correlation between industrial electricity and household energy PPP according to economic growth through empirical regression analysis. As the result, it was found that the amount of change, including electric and next-generation electric vehicles, was significant for on thirds of the countries in the change in purchasing power compared to GDP. This affects overall purchasing power as twelve out of thirty two countries with EV demand (Italy, Canada, Switzerland, Poland, Slovenia, Germany, Slovakia, Finland, Sweden, Czech Republic, Estonia, Denmark) are more sensitive to electric energy. This is related to the charging of EVs or hydrogen as the next-generation power of the future rather than the electric energy demand of the IT industry. By preventing waste of unused electricity of IT-electric energy sources and charging-preserving hydrogen electricity, it seems indispensable to prepare for the national IT power conservation buffer facility for supply and demand in future growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».