Transition to Sustainable Energy as a Tool for Decarbonisation in Nigeria: Regulatory Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Global energy mix is shifting from fossil fuels to renewable energy. Most developed nations are working towards decarbonizing their economy while ensuring sustainable energy. This energy transformation is also expected to gain momentum in the developing world as new ecosystems are forming and new technologies are emerging. These developments in technology that developed nations have keyed into are helping to grow renewable, develop new energy carriers, improve energy efficiency, reduce emissions and create new markets for carbon and other by-products as part of an increasingly circular economy. At COP26, it was made compulsory for developing countries to transition from fossil fuels to a decarbonized economy. Climate change financing is now viewed as part of adaptation, mitigation and economic development measures. These measures are expected to help reduce the harsh effects of global climate change. This is not the case in Nigeria where many of these commonly pursued steps to decarbonisation, such as increased electrification, wide-scale use of renewable energy and intensifying energy efficiency measures are mired by regulatory challenges. This article using doctrinal research methodology aims to explore how developing countries like Nigeria with heavy reliance on fossil fuel can accelerate decarbonisation over the next decade and achieve the timelines for the 2030 National Determined Contributions (NDCs), which has been advanced from 2025 to the end of 2022 at the COP26.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».