Assessment of energy poverty in EU countries in 2010-2022
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of the paper was to analyze the level of energy poverty in EU countries, with particular emphasis on three years: 2010, 2015 and 2022. The basic definition of energy poverty assumes a situation in which a household is unable to provide for an adequate level of energy services at home. Choice of the time period for the analysis was dictated by the availability of statistical data and, on the other hand, by the desire to analyze the impact of the time factor on the phenomenon under study. The application of the modified TOPSIS method for the construction of synthetic measures, in which common coordinates of the Positive Ideal Solution and Negative Ideal Solution were calculated for all analyzed periods, made it possible to assess the dynamics of the analyzed phenomenon between these periods. The carried out analyses show that EU countries remain differentiated in terms of energy poverty levels, but that this variation has been decreasing over time. This clearly indicates that the level of the examined phenomenon is equalizing in the analyzed group of countries. Particularly important was the improvement in the positions of the member states, whose accession took place after 2004. An in-depth comparative analysis of changes in energy poverty levels between the “new” and “old” member states is the essential added value of this work. Due to the changing geopolitical conditions in Europe and around the world, it should be borne in mind that not only developing countries will face energy shortages. Therefore, the authors believe that it is crucial to commit to political actions and to conduct scientific research on the widest possible use of various types of energy in order to reduce energy poverty.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».