Climate Change, Multinationals, and the Energy Transition: Insights into this Global Grand Challenge
Notice bibliographique
Résumé
Firms and governments across the world face pressure to address climate change concerns. The International Energy Agency’s latest report suggests that global economic recovery after the Covid-19 pandemic, the war in Ukraine and the associated energy concerns in a fragile geopolitical context, and increased regulations to curb climate change have heightened the central role of energy as an important issue in its own right. Moreover, it is apparent that the projected energy demands are unsustainable for the global climate goals, which makes the shift towards renewable energy sources and low carbon solutions one of the most important global grand challenges of our time. Energy producers—from large multinational enterprises to clean tech startups—are at the center of this energy transition, but must make the transition from fossil fuels to renewables in the context of changing regulations, geopolitical tensions, and increasing energy demand. This panel symposium brings together leading scholars on this topic to share a lively discussion on management theory and practice related to the energy transition. The purpose of this panel symposium is to encourage diverse perspectives on the energy transition and stimulate research on this global grand challenge.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».