Identification of the Barriers and Key Success Factors for Renewable Energy Public-Private Partnership Projects: A Continental Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The global energy demand has been increasing and posing multiple challenges across the globe, including global warming, environmental pollution, and energy-sustainability issues. Thus, multiple countries have been adopting renewable-energy (RE) sources to provide clean, reliable, affordable, and sustainable energy. Previously, a number of renewable energy projects has been delivered in the form of a public–private partnership (PPP) to take advantage of the private sector’s investment, technology advancements, and expertise. In general, renewable-energy projects are considered large-scale universal projects that involve expertise from different countries and require a clear understanding of the barriers and key success factors (KSFs) across the globe. Thus, this paper focuses on providing a comprehensive understanding of the main barriers and success factors of renewable-energy projects across the globe. For that aim, a comprehensive literature review was first carried out to identify and report on the barriers and KSFs of renewable-energy projects. This was followed by a questionnaire survey wherein the opinions of 60 experts with wide experience in RE PPPs in multiple countries were collected and analyzed. The analysis shows that political and regulatory barriers are the main risks globally. Additionally, well-prepared contract documentations and skilled and efficient parties are the KSFs. However, these factors change from one continent to another. Additionally, this paper sheds light on the difference between the public and private sectors’ perceptions on the severity of the risks and the importance of the KSFs to each sector.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».