Data–driven analysis of Romania's renewable energy landscape and investment uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a significant transformation in the energy sector in the European Union as a whole. The shift towards producing renewable energy has had a significant impact on the economic development of most countries, requiring substantial investments through public procurement. This study aims to analyse the evolution of the energy sector in Romania from an economic perspective by using a data-driven approach. The data used in this research is collected from publicly available sources and pertains to energy production and public acquisitions in Romania, carried out through the Electronic Public Procurement System. By using a mixed approach, combining documentary analysis, literature review, and predictive modelling, the study reveals a shift towards more sustainable energy options. There is a significant decrease in the production of thermal power and an increase in solar and wind power. The findings provide an overview and potential scenario of Romania's electricity production levels in 2023, shedding light on the relative uncertainties associated with such a transition. The findings also suggest a clear and growing commitment in Romania towards the adoption of alternative energy sources, as reflected in the trends of public procurement. These procurement trends offer a valuable perspective on policy-making, investment planning, and progress monitoring in Romania's energy transition. Despite the inherent uncertainties in such a transition, the study demonstrates Romania's potential in terms of diverse sources for electricity production as well as the role of public procurement in achieving energy transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».