Sustainable Cost-Effective Solution of Climate Emergency With Many More Societal Benefits
Notice bibliographique
Résumé
It is very common these days to read news items like summer heat hits Asia early, killing dozens[1]or Dubai airport flooded in hours as storm dumps heaviest rain ever recorded in the desert nation of UAE etc.[2]. These data and many other such reports indicate that climate emergency is already here. According to recent report of Bloomberg New Energy Finance (BNEF)[3], the window to reach net-zero emissions by 2050 is rapidly closing. However, by taking decisive actions it is possible to get on track. Failure to take these decisive actions, even a$1.75~^{\circ }\text{C}$global warming target will be out of reach[3]. Thus, humanity has to use the best possible technology and create new policies to avoid these catastrophic effects of climate emergency. An earlier paper[4]highlighted and explained the important role of power electronics in solving climate emergency. More recently, one of the authors briefly outlined the urgency to electrify everything and accelerate the green energy transition[5]. All current and future power systems must provide high level of resiliency and reliability. In addition, we must consider energy efficiency and cost of power systems as design criterion to achieve the goal of sustainability to mitigate the aftereffects of climate emergency. The purpose of this article is to focus on technical details and discuss policy changes required accelerating the green energy transition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,014 |
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 ».