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Enregistrement W4407752673 · doi:10.1108/978-1-83662-292-520251010

The New Development Bank's Role in the Low-Carbon Transition: An Analysis of Institutional Strategies and Projects Financed

2025· book-chapter· en· W4407752673 sur OpenAlexaff
Rafaela Mello Rodrigues de Sá

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)BusinessEconomic systemPolitical scienceFinancial systemEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The BRICS countries’ energy transition deserves attention not only for the domestic characteristics of these economies but also for their positioning on the current geopolitical context, marked by global challenges and conflicts. In this sense, it is essential to understand the role of the New Development Bank (NDB) in financing the transition. Since its foundation, the bank has been characterized by its focus on sustainable development. The first operations to each member carried out in 2016 were directed to clean energy sector. In addition, the institution strategy for 2017–2021 highlighted clean energy as one of the core areas for the NDB, and a new guideline for 2022–2026 shows a target of directing 40% of total approvals to projects that contribute to climate change mitigation and adaptation, including energy transition. Thus, the research aims to assess how the NDB contributes to the energy transition process in the BRICS countries toward a low-carbon economy, based on the projects financed and through institutional strategies analysis. From this, it is possible to assume that the NDB contributes to the BRICS transition process to a low-carbon economy, but with differences between countries. On the one hand, the NDB favors more the transition in the energy sector in China, South Africa, and Brazil; on the other hand, the institution collaborates more with the decarbonization process in India, China, and Russia. Despite this, there are still limitations and challenges that hinder the NDB from becoming one of the main sources of incentives for its member countries to reach the climate targets.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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