Trends in Renewable Electricity Generation in the G20 Countries: An Analysis of the 1990–2020 Period
Notice bibliographique
Résumé
The use of electricity from non-renewable sources increases environmental impacts. Therefore, several countries have committed to increase the use of renewable sources. Considering the importance of the Group of Twenty (G20), this article aims to identify trends in renewable electricity supply in these countries. The data collected are from the International Energy Agency (IEA) between 1990 and 2020. The methods measured the production of each type of electricity in the G20 matrices and identified the influence of the population, Gross Domestic Product (GDP), and CO2 emissions in renewable electricity production using multiple linear regression. In terms of results, Brazil and Canada have the most renewable electricity matrices and higher per capita renewable production than non-renewable. Saudi Arabia presented the smallest renewable matrix throughout the analyzed period. All 20 countries have varied electrical production, with different amounts of solar, wind, hydro, biomass, geothermal, and tidal energy. Countries with the highest GDP are not necessarily the largest producers of renewable electricity. Hydroelectric energy, the biggest highlight in renewable production, is making room for other sources such as wind and solar, which grew the most in terms of participation in the electrical matrices. The waste, geothermal, and tidal energy participation have shown a timid but constant growth.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».