MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4404111751 · doi:10.1016/j.jpubeco.2024.105216

The value of electricity reliability: Evidence from battery adoption

2024· article· en· W4404111751 sur OpenAlexaff
David P. Brown, Lucija Muehlenbachs

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsReliability (semiconductor)Value (mathematics)ElectricityBattery (electricity)EconometricsMicroeconomicsActuarial scienceEngineeringMathematicsElectrical engineeringStatisticsPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To avoid electric-infrastructure-induced wildfires, millions of Californians had their power cut for hours to days at a time. We show that rooftop solar-plus-battery-storage systems increased in zip codes with the longest power outages. Rooftop solar panels alone will not help a household avert outages, but a solar-plus-battery-storage system will. Using this fact, we obtain a revealed-preference estimate of the willingness to pay for electricity reliability, the Value of Lost Load, a key parameter for electricity market design. Our estimate, with an average of $4,980/MWh, suggests California’s wildfire-prevention outages resulted in losses from foregone consumption of $406 million to residential electricity consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Public Economics→Même sujetEnergy, Environment, and Transportation Policies→Travaux en français237 207→