Analyzing the factors that affect the renewable energy PPP market: A comparative analysis between developing and developed countries
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, an increase in energy demand has been observed along with the required additional energy supply. These are some of the major challenges that governments are facing at a global level. The dependence on fossil fuels for energy generation is one of the main reasons behind global warming and the increased levels of pollution. Additionally, the limited reserve of fossil fuels means that it is not a sustainable source of energy that can be relied upon indefinitely. As a result, various governments around the world have sought renewable energy to provide a clean and sustainable source of energy. However, the main problem facing renewable energy projects is the upfront cost needed for them. Thus, governments have sought partnerships with the private sector to take advantage of their expertise and their financing. As a result, renewable energy projects have become commonly delivered as public-private partnerships (PPPs). This study reports on the renewable energy PPP market globally through a detailed literature review and questionnaire. The responses of 86 experts were collected and classified based on whether their experience was in developed or developing countries. The results showed that the main barriers affecting renewable energy PPPs globally are political and regulatory barriers. While the experts highlighted that the public sector cannot appropriately identify, value, or transfer risks, the private sector was highlighted as an efficient party in dealing with risks. In addition, the analysis contrasted renewable energy PPP market in developed and developed countries.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».