Evaluating renewable energy adoption in G7 countries: a TOPSIS-based multi-criteria decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
The transition from conventional non-renewable and fossil fuels to renewable energies represents an innovative approach toward achieving environmental, economic, and social sustainability. This transition has gained more importance due to global warming and environmental issues. A significant portion of carbon emissions and energy consumption is attributed to developed countries. Despite the many similarities, these countries have different performance in the field of energy. Thus, these countries must be ranked according to the attitude of renewables. To be able to identify the beneficial and harmful factors in the transition to renewable energy among them. In this article, The G7 countries were ranked by using the TOPSIS method. The use of TOPSIS method is used for the first time in the survey of G7 countries and it shows that this method is new. For each country, a set of primary data such as total power generation, power generated by each renewable source, carbon dioxide emissions, etc. were collected. Subsequently, five parameters were calculated based on primary data for each country: carbon emissions per dollar of GDP, the ratio of renewables per capita to the total production capacity per capita, population density, warming impact per dollar of GDP, and investment in renewable energies per dollar of GDP. A score was assigned for each of the five parameters and seven countries were ranked using the TOPSIS method. In this ranking, Britain ranked first place and Canada took the last place. Notably European countries, which rely less on fossil resources, generally outperformed other G7 nations, which rely less on fossil resources, outperformed other G7 nations.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».