The aggregated leapfrogging estimate: a novel approach to defining energy leapfrogging
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
Energy leapfrogging (i.e., skipping non-renewable grid infrastructures to micro-grid renewable sources) has been promoted by researchers and politicians as a solution in fighting against climate change and for access to electricity in less developed countries. Despite research on its potential, quantitative measurement of leapfrogging is still required to determine those nations who have utilized energy leapfrogging's promise. In this study, we present a quantitative analysis using World Bank Open Database data from 2000 to 2015, creating an aggregated leapfrogging estimate (ALE) through renewable energy consumption (i.e., percentage of total energy consumption) and access to electricity (i.e., percent of total population with access). We defined the ALE by subtracting (renewable consumption % in 2000 / access to electricity % in 2015) from (renewable consumption % in 2015 / access to electricity in 2000). We included only countries whose renewable energy consumption increased during the study interval. Low-income countries collectively leapfrogged more than other income groups. Somalia (48.11), Togo (3.05), Eswatini (2.76), and Timor-Leste (1.04) all had ALE values greater than 1 (range: 1.7 × 10 −5 –48.11). We then conducted a policy analysis of these countries, confirming that all four had implemented renewable energy policies to create access to electricity. Our ALE accurately determined countries with energy leapfrogging, uniquely incorporating access to electricity, consistent with the fundamental purpose of leapfrogging as a strategy to increase access. Future studies are needed to understand why low-income countries with low ALEs and access to electricity failed to leapfrog in the past. Future studies are also required to design prospective quantitative statistical models predicting the outcomes of leapfrogging strategies.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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