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Enregistrement W4401349260 · doi:10.2118/221702-ms

Nigeria's Energy Transition Plan: A Technical Analysis, Opportunities, and Recommendations for Sustainable Development

2024· article· en· W4401349260 sur OpenAlexaff
Wilson Ekpotu, Joseph Akintola, Queen Moses, Martins Obialor, Edose Osagie, Imo-Obong Utoh, Joseph Akpan

Notice bibliographique

RevueSPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensDalhousie UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Sustainable developmentEnvironmental economicsComputer scienceBusinessPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work analyses recent Nigeria's Energy Transition Plan (ETP) and its technical assessment to improve the incorporation of Net-Zero Energy Systems (NZES) for the purpose of sustainable energy development in Nigeria. Nigeria is currently at a crucial phase of its energy development, with the goal of shifting towards a more sustainable and ecologically aware energy model. This study assesses the existing ETP, with a specific emphasis on crucial elements including the incorporation of renewable energy, upgrading of the power grid, implementation of energy storage systems, and the establishment of policy frameworks. The objective is to provide strategic suggestions to strengthen Nigeria's energy transition and promote sustainable energy development based on Net-Zero Energy Systems. Given that Power, Oil and Gas, Manufacturing, Cooking, and Transportation industries collectively account for 65% of Nigeria's overall emissions, a streamlined transition framework would facilitate the reduction of emissions from these sectors and the development of sectors associated with solar, hydrogen, and electric cars, expediting the implementation of renewable energy. Important factors to consider include the variety of energy sources used, government financial support for renewable energy, additional capital expenditure for funding clean energy production, and the improvement of infrastructure, resulting in substantial cost reductions for the adoption of renewable energy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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