A novel evolutionary game-based low-methane application in three-echelon energy supply chains
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
Reducing methane emissions across the energy supply chain is critical due to methane’s potent short-term global warming potential, which is significantly higher than that of carbon dioxide. The development and deployment of advanced technologies, the implementation of robust regulatory frameworks, and the fostering of collaboration among governments, industry stakeholders, and consumers are important factors in accelerating the transition to a low-methane energy supply chain. This paper proposes a novel evolutionary game framework to create a green and cost-efficient low-methane application in the three-echelon energy supply chain comprising the government, the energy company, and energy consumers. The proposed low-methane application (LMA) integrates with the high-order evolutionary game dynamics, consisting of the replication dynamics of all stakeholders, methane, and social welfare dynamics of the company and consumers. Stable equilibria are achieved through the acceptance of the LMA, which introduces a novel pricing structure aimed at establishing an affordable methane-free market in the supply chain. A Canadian case study demonstrates the robustness of the LMA, which is further reinforced through its integration into the U.S. energy supply chain, showcasing the framework’s adaptability and strategic relevance in a major global energy market. Our results suggest that the LMA establishes (1) an ecologically benign and cost-effective energy market for all stakeholders involved; (2) a threshold for affordable energy prices; (3) social welfare for both the company and consumers while simultaneously reducing methane emissions within the supply chain; and (4) long-term sustainability for the government by mitigating environmental management costs associated with methane emissions.
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.
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 | 0,001 | 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