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Enregistrement W4402079503 · doi:10.51646/jsesd.v13i2.243

Global Renewable Energy Infrastructure:

2024· article· en· W4402079503 sur OpenAlexaboutno aff
Syed Saeed, Tanvir Siraj

Notice bibliographique

RevueSolar Energy and Sustainable Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyBusinessNatural resource economicsEnvironmental economicsEnvironmental scienceEconomicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition from fossil fuels to renewable energy is crucial for achieving environmental sustainability and carbon neutrality. The research focuses on the global landscape of renewable energy capacity, utilizing data from the 2024 report by the International Renewable Energy Agency (IRENA). The data was meticulously cleaned and organized based on countries and renewable energy sources, followed by sorting in descending order and performing Pareto analysis to identify the top 80% user countries. Graphical analyses, including bar and pie charts, were employed alongside linear percentage calculations to determine frequency distribution. The findings reveal that 15 countries—China, the United States, Brazil, India, Germany, Japan, Canada, Spain, France, Italy, Türkiye, Russia, the United Kingdom, Australia, and Vietnam—account for over 80% (3,099,959 MW) of the world's total installed renewable energy capacity. China leads with 1,453,701.25 MW, followed by the USA with 387,548.59 MW, and Brazil with 194,084.66 MW. Solar energy is the largest contributor, representing 36.67% of global renewable capacity, followed by hydropower at 32.76% and wind energy at 26.29%. Bioenergy, geothermal, and marine energy contribute 3.88%, 0.38%, and 0.01%, respectively. The concentration of renewable energy capacity in a few countries and key sources underscores significant disparities in adoption and investment. The research emphasizes the need for tailored energy policies that consider regional resource availability, socio-economic structures, and geopolitical contexts to ensure equitable and sustainable energy development. Addressing these disparities is crucial for achieving the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 7, which focuses on affordable and clean energy for all. This study provides valuable insights for policymakers, highlighting the importance of a diversified and balanced approach to renewable energy adoption to contribute to global carbon neutrality and environmental sustainability.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations40
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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