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Enregistrement W4390949491 · doi:10.1051/shsconf/202418104005

Study on sustainable development of electricity resources in the United States

2024· article· en· W4390949491 sur OpenAlexaff
B. Chen

Notice bibliographique

RevueSHS Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveRenewable energySustainabilityBusinessStakeholderEnvironmental economicsSustainable developmentElectricityNatural resource economicsElectric power industrySustainable energyElectricity generationElectricity marketIndustrial organizationEconomic systemEconomicsPower (physics)Market economyPolitical scienceEngineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relying on renewable electricity generation is critical to combating climate change and meeting long-term environmental objectives. In addition to discussing the Triple Bottom Line approach’s practical applications, this essay delves into the approach’s theoretical underpinnings. Companies like Tesla and the financial industry play crucial roles in encouraging the responsible growth of the nation’s electrical power grid. This essay argues that sustainable behaviours and investments in renewable energy can benefit from fiscal and economic policies that give incentives in these areas. In addition to contributing to Tesla’s market leadership and financial success, sustainable business practices can also help set an example for other companies. Incentives for renewable energy, increased energy efficiency, and a receptive regulatory environment are all recommended in this essay. The competitiveness of electric power companies may be increased, and their contributions to sustainable development may be increased via the incorporation of sustainability principles, circular economy practices, and stakeholder engagement.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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