Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».