Global Impact of Unconventional Energy Resources
Notice bibliographique
Résumé
<JATS1:p>The chapters in this volume represent the latest thinking on the development and exploration of unconventional energy resources in the U.S., Canada, Australia, Europe, Russia, Asia Pacific, Middle East, Latin America, and Africa and shed light on its potential and future prospects in these respective regions. The diversity of thinking about the “shale revolution” is also evident in our case studies. Throughout many countries in Europe for example, there is a strong preference for investment in renewable sources of energy over the fossil fuels. In addition to environmental concerns, the falling price of renewables, have also made them more attractive financially. Consequently, global investment in renewables is outpacing that of fossil fuel two to one. Watching this trend, in 2017, the Chinese government has pledged to invest $360 billion on renewable energy. This would make China the largest investor in development of renewables in the world. Other obstacles to development of shale oil and gas in other parts of the world include, lack of adequate shale resources (Africa), the abundance of conventional energy resources (Middle East and North Africa), high cost of production (Russia, China, Japan) and political opposition to hydraulic fracturing (France and Poland). Despite these sentiments the economic imperatives (providing employment) also play a significant role in determining the future prospects for unconventional energy resources globally.</JATS1:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».