Who, How and How Far? Renewable Energy Transitions in Industrialized and Emerging Countries
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to analyze the current implementation status of renewable energy projects, analyzing not only the five country leaders during the last decade, in terms of their installed capacity, but also a set of emerging countries playing an important role at regional levels (the who of energy transitions), the sources of green energy that they have chosen ( how the transitions are being done), and the trends in greenhouse gas reduction that they have achieved ( how far the transitions have progressed). Calculations based on various statistical sources—mainly the International Renewable Energy Agency (IRENA)—show that, while renewable energy installed capacity and implementation of renewable energy (RE) projects have grown in China, they have decreased to differing extents during the last ten years in the four other countries among the top five leaders in renewables (the US, Brazil, Germany and Canada). On the other hand, some non-industrialized countries have emerged in the regional renewable energy scene, and although they still do not stand out globally, they do play a significant role. In fact, in terms of transition toward a renewable energy matrix, the data shows that industrialized/high-GDP countries have made less progress at the national level than emerging ones. Regarding CO 2 emissions, there are contrasting trends among the latter set of countries; however, the data analysis also shows that although economic growth negatively affects the decrease of CO 2 emissions, individual energy consumption patterns might have an even greater positive impact in reducing emissions; current data from the US, China, Iran and the United Arab Emirates are good examples.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».