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Enregistrement W4404231397 · doi:10.1016/j.enconman.2024.119124

Energy development and management in the Middle East: A holistic analysis

2024· article· en· W4404231397 sur OpenAlexaff
Simin Tazikeh, Omid Mohammadzadeh, Sohrab Zendehboudi, Noori M. Cata Saady, Talib M. Albayati, Ioannis Chatzis

Notice bibliographique

RevueEnergy Conversion and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle EastEnergy managementEnergy (signal processing)Energy developmentEngineeringPolitical scienceEnergy conservationPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Middle East (ME) has undergone substantial changes in the energy landscape in recent years due to considerable variations in energy demand trends, economic/political upheaval, and climate change. The ME energy heavily relies on limited fossil fuel resources, which cause adverse climate change. Considering its geographical location, this region has huge potential for developing clean and sustainable energy resources, which will simultaneously satisfy its increasing energy demand and address climate change concerns. This review paper provides a comprehensive overview of non-renewable and renewable energy resources and their current status and future prospects in the ME. Moreover, it discusses in detail the energy utilization, management, and challenges associated with their development in the ME. Further, it examines the adverse effects of energy development on environment and health. The cost of energy development and current market status in the ME are also precisely analyzed. In particular, this review paper systematically assesses the energy policies and frameworks in the ME with consideration of political relations and governmental regulations. The outcomes of this study confirm that energy transition to renewable resources in the ME requires investment, research, and precise frameworks and policies. Therefore, the ME still has to go a long way to reliably count on renewable energy as the main energy source.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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