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Enregistrement W4405531272 · doi:10.54097/pcmgh071

The Impact of Public Policy on the Lithium Battery Industry- Taking the United States as an Example

2024· article· en· W4405531272 sur OpenAlexaff
Lihui Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Education Humanities and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyTariffPosition (finance)BusinessPublic policyGovernment (linguistics)Battery (electricity)Production (economics)Industrial organizationProductivityConsumption (sociology)Economic policyEnvironmental economicsEconomicsPublic economicsEconomic growthInternational tradeFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium battery plays a notable role in global manufacturing. As the demand for clean energy increases worldwide, the lithium battery industry is expanding rapidly. The United States, which stands at a leading status, aims to strengthen its competitive position. Policies support the development of technological innovation and enhanced domestic production capabilities. The objective of this research is to analyze the impact of public policies in the United States on local lithium battery production. The tariff policy, tax policy, research and development, and subsidy policies will be discussed separately in the following sections. This study includes a review of academic literature, industry reports, and policy papers. By analyzing the impact, this paper draws the following conclusions. Firstly, the local policies strengthen domestic manufacturing and supply chain resilience to enhance the international position. Secondly, the market in the US encourages the consumption of electric vehicles, which fosters the demand for lithium batteries. To further enhance the global competitiveness of the United States in the lithium battery industry, the US government should continue to contribute to the current status.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,179 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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