Energy Security and Sustainability for the European Union after/during the Ukraine Crisis: A Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The special military operation initiated by the Russian Federation (RF) against Ukraine has focused on the European Union (EU) and, to a lesser degree, U.S. fossil fuel resource dependency. The Russian Federation’s economy is heavily geared toward exports of carbon-based fuels. As a result of the proximity of the EU and Ukraine, these two entities are the largest importers of RF fossil fuels. Ukraine’s and EU’s large population and heavy industries utilize energy in large quantities. As a result of the overreliance on Russian carbon energy imports, the overall energy security index of the EU dropped by approximately 1–1.5% over the last 20 years. The energy security index can positively correlate with greenhouse emissions or a composite unit considering gas reserves and carbon dioxide emissions. To improve the EU energy security index, the EU imposed several phase-out energy bans in coordination with the U.K., U.S., Canada, Japan, and Australia in response to the ongoing crisis. An energy balance analysis demonstrates that an attractive option, namely, a hydrogen (H 2 ) infrastructure upgrade at the EU regional level, is feasible. The infrastructure upgrade at the regional level could generate an energy equivalent substitution of 20 exajoules (1 × 10 18 J) for heating and power to enable the EU to be free of energy imports from the RF for all carbon resources except oil. Further policy changes to facilitate a transition to sustainable resources, along with corresponding improvements in the efficiency of businesses, housing, and transport sector, could make the EU carbon neutral by 2050 and free from RF carbon imports before 2060.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle