MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3188649859 · doi:10.21608/ijarpsd.2021.187269

Energies renouvelables : l’un des pivots du développement durable en Algérie

2021· article· fr· W3188649859 sur OpenAlexaff
Wassila Iguergazix Dahmoun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Research on Planning and Sustainable Development · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La croissance démographique mondiale engendre, de plus en plus, une forte consommation d’énergie. Les énergies fossiles : les hydrocarbures et le charbon fournissent 86% de l’énergie utilisée. Les reste est fournit par le nucléaire et les énergies renouvelables. Les énergies fossiles sont non renouvelables. En plus de ce principal caractère, Leur extraction et utilisation engendrent d’énormes problèmes à l’environnement et entraînent une augmentation des concentrations atmosphériques en Gaz à Effet de Serre (GES). Face à la nécessité de réduire ces émissions mondiales de GES, les pays sont amenés à revoir leurs politiques énergétiques en s’appuyant sur les énergies renouvelables. L’Algérie ne déroge pas à cette règle, elle amorce un ambitieux programme de développement des énergies renouvelables. Ces énergie sont des énergies d’avenir inépuisables, fournies par le soleil, le vent, la chaleur de la Terre, l’eau ou encore les végétaux. Leur exploitation engendre peu d’émissions polluantes. A cet effet, notre problématique est la suivante : quel avenir pour les énergies renouvelables en Algérie ? Pour répondre à cette question principale, nous allons essayer de répondre à ces trois questions sous-jacentes : - quelle est la liste des énergies renouvelables qui s’offre à nous ? - quel est le potentiel de ces énergies en Algérie ? - quelle est la stratégie de l’Algérie dans ce domaine ?

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Advanced Research on Planning and Sustainable DevelopmentMême sujetEnergy and Environment ImpactsTravaux en français237 207