Strategic planning in energy saving at industrial enterprises of Russia
Notice bibliographique
Résumé
Our country has been and remains one of the leaders in the world's energy industry. Russia's energy needs are fully met by its own resources. Annual export volume of mineral fuel, oil and petroleum products is about 600700 million tons in conventional terms. Currently, the situation with exports is complicated by sanctions and the geopolitical situation in Russia and in the world. Only taking into account the embargo imposed by the U.S., Britain, Australia and Canada, export losses are more than 40 million tons. In addition, Russia is the world leader in proven reserves of natural gas, its volume more than 50 billion cubic meters. At the same time, it should be noted that such high indicators and sufficient resource potential are present at an extremely low level of energy efficiency. Thus, the volume of energy costs for the production of the average Russian producer is about twice as much as the global average. On this basis, the need to improve the quality of strategic planning and to promote targeted activities in the field of energy conservation in industry in the Russian Federation becomes obvious. Such activities will have not only positive economic, but also social, political, environmental and other types of effects. The most energy-consuming branch of industry in Russia is the processing industry, which is about 30 % of all final energy consumption. Another 70% of the energy saving potential is represented by metallurgy, chemical and oil refining and other industries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».