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Enregistrement W4393994421 · doi:10.4324/9781003294290-9

Hydrogen investment

2024· book-chapter· en· W4393994421 sur OpenAlexfundno aff
Wa'el Almazeedi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScience, Research, and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmeraMinistry of Economy, Trade and IndustryConsolidated Contractors CompanyU.S. Department of Energy
Mots-clésBusinessEconomicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen investments by Middle East and North Africa (MENA) countries may prove to be the most cost-effective response to the energy transition and compensate for lost time. They provide a compelling value proposition to MENA countries that are well endowed with hydrocarbon resources as well as those that are not. Five countries have already become early movers and developed progressive market entry strategies. Two UN Conference of the Parties (COP) summits are scheduled to be held in the MENA region over the coming two years, providing these countries with additional momentum. Furthermore, the recent unbudgeted revenue windfall caused by the Ukraine crisis should provide some MENA countries with the requisite resources to finance their hydrogen strategies. However, several mindset, industry, regulatory, and institutional challenges will need to be overcome if MENA countries are to capitalize on this once-in-a-lifetime opportunity. Chief among them is realistically assessing the size and nature of the opportunity, abandoning conventional oil and gas wisdom, building project development capacity in the private sector while structuring a healthy interface with the public sector, and engaging proactively with industry stakeholders in evolving hydrogen demand centers. Structuring regional projects of common interest will not only enable MENA countries to accelerate their plans to produce hydrogen commercially but also consolidate their position as leaders in the global energy transition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,054

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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