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Enregistrement W4383066607 · doi:10.1002/ente.202300275

Enhancing Renewable Energy Systems, Contributing to Sustainable Development Goals of United Nation and Building Resilience Against Climate Change Impacts

2023· article· en· W4383066607 sur OpenAlexafffund
Kai Ernn Gan, Oki Taikan, Thian Yew Gan, Tim Weis, Dai Yamazaki, Holger Schüttrumpf

Notice bibliographique

RevueEnergy Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésRenewable energyGreenhouse gasHydropowerNatural resource economicsClimate change mitigationClimate changeFossil fuelBusinessZero-energy buildingGlobal warmingEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEnvironmental scienceEconomicsEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change impacts due to unprecedented rising concentrations of greenhouse gas (GHG) are intensifying and widespread, making extreme climate events more widespread, frequent, and severe. To mitigate the worst consequences of climate warming, herein it is investigated how the global community can collectively achieve a large‐scale, sustained reduction in GHG emissions, and how to effectively move away from a predominantly fossil fuel‐based economy to one dominated by renewable energy? This transition is necessary to achieve the sustainable development goals (SDGs) of United Nations (UN) to ensure resilient and healthy environment for present and future generations, especially the SDG 7 of UN, “Affordable and Clean Energy”, set up to achieve global development of modern renewable energy systems. Investment policies and patterns of developed and developing countries in transitioning to energy productions primarily from renewable sources and obstacles such as scale‐up challenges, innovations in new energy systems, policies, financing mechanisms, and implementation strategies are examined. Furthermore, a comprehensive overview of the present global status of hydropower, wind, and solar, the three most significant renewable electricity technologies, as well as their basic operating principles, costs, and potential is conducted. Hydroelectric, wind, and solar power had grown from 3429, 346, and 34 TWh yr−1 in 2010 to 4274, 1598, and 846 TWh yr−1 in 2020, a growth of about 1.25, 4.60, and 24.9 times in a decade, respectively. Strategies to achieve energy systems that are of or near net zero GHG emissions by 2050s through the deployment of renewable energy systems are also investigated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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