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Enregistrement W4212807793 · doi:10.1177/10704965211070034

Climate Finance Effectiveness: A Comparative Analysis of Geothermal Development in Indonesia and the Philippines

2022· article· en· W4212807793 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Environment & Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésClimate FinanceRenewable energyDeveloping countryClimate changeFinanceGeothermal gradientScale (ratio)BusinessEconomicsWork (physics)Environmental resource managementNatural resource economicsEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of commitments made under the UNFCCC Paris Agreement and Glasgow Climate Pact, trillions of dollars are needed to fund climate mitigation and adaptation in developing countries. However, few studies have investigated the effectiveness of climate finance or how it impacts barriers to renewable energy development in recipient countries. This article contributes to the literature by investigating climate finance effectiveness through comparative case study analysis of its impacts on geothermal development in Indonesia and the Philippines. The article finds that three mechanisms of climate finance-utility modifier, social learning and capacity building-work interdependently in impacting the financial, regulatory, and technical barriers to geothermal development in Indonesia and the Philippines but are individually insufficient to scale the industry; political will and energy shocks play a significant intervening role. This paper raises policy implications for climate finance effectiveness and renewable energy technology deployment in developing countries.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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