MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390474315 · doi:10.21203/rs.3.rs-3822158/v1

An investigation into the economic adjustments in metal markets throughout the transition to renewable energy

2024· preprint· en· W4390474315 sur OpenAlexaff
Mason Cooper, Samantha Reynolds, Noah Bennett, Isabella Hayes

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexRenewable energyOrder (exchange)BusinessVariety (cybernetics)Work (physics)Industrial organizationEnvironmental economicsMarketingNatural resource economicsEconomicsEngineeringFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The primary emphasis of this research is on the effect that renewable energy sources have on the profitability of the metal sector. By conducting semi-structured interviews with important persons in the metal industry, the purpose of the research was to get an understanding of the changes, problems, and possibilities that metal firms were experiencing during this transformation. This study's research methodology consisted of conducting in-depth interviews that were semi-structured. We were able to get a comprehensive understanding of the metal business from a variety of perspectives and get a sense of the individuals who work in the sector via these in-depth interviews. After arranging the interviews in accordance with the recurring topics, we gained a great deal of knowledge on the ways in which businesses are adjusting to the requirements of renewable energy. According to the conclusions of the research, the industry is paying greater attention to lithium and rare earth elements, both of which are crucial for applications that include renewable energy. In order to be able to swiftly adapt to changing needs, it is necessary to make significant expenditures in reorganising production lines and investigating alternate ways of material extraction. Significantly, the difficulties of building a reliable supply chain became obvious in a number of important areas. There are risks associated with the sector as a result of the unstable political climates and the ever-changing market circumstances. It is thus necessary for us to research alternate supply sources and stock kinds in order to make the supply chain more resilient and resistant to having problems. Because the research was conducted using a qualitative technique, it is difficult to make more general statistical findings. This is one of the limitations of the study. Furthermore, it is important to note that the scope of the research is restricted to a certain period of time during which changes occur. To put it another way, the study provides all of the participants with essential information that assists in the process of making strategic decisions, improving supply chain operations, and expanding market share. The transition towards green energy in the industry has the potential to promote sustainability and minimise environmental consequences, both of which would have good effects on society. The findings of this study contribute to our comprehension of the ways in which the switch to renewable energy has impacted the bottom line of the metal fabrication business. The article offers a detailed picture of the response of the industry as well as the possible repercussions. It is necessary to maintain a close watch on the firm over a period of time in order to identify patterns, and the qualitative approach may make it more challenging to draw broad generalisations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetExtraction and Separation ProcessesTravaux en français237 207