Guest Editorial: Transition towards deep decarbonisation of modern energy systems
Notice bibliographique
Résumé
The decarbonisation of modern energy systems is key to reducing global greenhouse gas emissions and hence mitigating climate change.While governments worldwide have taken significant initiatives towards decarbonisation and announced their carbon peaking and neutrality targets and plans, significant techno-economic challenges remain along the pathway to achieve this decarbonisation goal.Energy systems generally encompass multiple energy carriers, diverse temporal and spatial resolutions, and heterogenous energy entities.This necessitates a suitable design and control of the interfaces between electricity, natural gas, transportation, and heat networks, as well as the transportation, water and agricultural systems.Meanwhile, digital technologies such as big data, machine learning, blockchain, ICT, and IoT are receiving much attention as they can aid the decarbonisation process.Cyber-physical systems as an orchestration of these novel technologies further increases the efficiency of energy provision, thereby optimising economic feasibility and environmental impact.This IET Smart Grid special issue on Transition Towards Deep Decarbonisation of Modern Energy Systems invites a broad spectrum of contributors from universities, industry, research laboratories, and policymakers to develop and present novel solutions and technologies that will facilitate and advance the agenda of deep decarbonisation of modern energy systems.This special issue solicits original research papers that target at, but are not restricted to, the following aspects.It is worth noting that this special issue places an emphasis on addressing the mutual research interests of academics and industry.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,021 |
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 ».