Europe’s Energy Crisis; Winners of the Crisis with Market Data
Notice bibliographique
Résumé
Prices of natural gas, coal, and electricity have risen to the highest level of the last ten years in the last quarter of 2021. It’s possible to express that energy prices in 2021 were much higher, compared to the crisis of 2020’s Covid-19 breakout’s historical descent in the first few months. There are a few factors to this rally. The epidemic caused structural fractions on a global scale. But in general, there is no doubt that crisis factors, which mainly concern Europe, are not limited (with) recovery process in the economy. With this notion, the main structure of this work’s subject aims to analyze the lead-up to the energy crisis that became apparent in 2021. Also, in the work, the energy crisis that’s been occurring will be analyzed thoroughly, with the help of its dynamics and causes. Within the scope of the study, the Hatemi-J (2012) asymmetric causality test was run using the weekly stock closing data of EU natural gas prices (EUGP), Gazprom (XGASPR), and Equinor (XEQUNR) for the period 05.11.2017–28.11.2021. As a result of the analysis, a causal relationship between the variables was determined. However, the work will positively contribute to the literature, being a guide to the current situations and overcoming the similar crisis that might occur in the future.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».