Dynamic Cost–Benefit Analysis of Digitalization in the Energy Industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the benefits and costs of digitalization in the energy industry is a complex issue. Traditional cost–benefit analysis (CBA) might encounter problems in addressing uncertainties, dynamic stakeholder interactions, and feedback loops arising out of the evolving nature of digitalization. This paper introduces a methodological framework to help address the intricate inter connections between digital applications and business models in the energy industry. The proposed framework leverages system dynamics to achieve two primary objectives. It investigates how digitalization generally influences the value proposition, value capture, and value creation dimensions of business models. It also quantifies the financial and social impacts of digitalization from a dynamic perspective. The proposed dynamic CBA allows for a more precise quantification of the benefits and costs, associated with evidence-based decision-making. Findings from an illustrative case study challenge the static assumptions of conventional methods. These methods often presume continuous operation, neglecting reinvestment and operational feedback loops, and resulting in negative net present values. Conversely, the outcomes of the proposed method indicate positive net present values when accounting for factors such as reinvestment rates and the willingness to invest in digitalization projects. The principles outlined in this paper can enable a more accurate assessment of digitalization projects, thus catalyzing the development of new CBA applications and guidelines for digitalization.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle