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Enregistrement W4414760821 · doi:10.18357/big_r62202522129

EU–Ukraine Cross-Border Energy Cooperation: Trends and Directions for Post-War Reconstruction

2025· article· en· W4414760821 sur OpenAlexvenueno aff
I. I. Yaremak

Notice bibliographique

RevueBorders in Globalization Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Politics and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianEuropean unionContext (archaeology)Energy policyEnergy (signal processing)Power (physics)Member statesTransmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is dedicated to exploring the essence of cross-border cooperation between Ukraine and the EU countries in the energy sector. The enhancement of such cooperation became possible after Ukraine joined the European Network of Transmission System Operators for Electricity, as the border regions gained broader opportunities for reconstructing existing and building new international power lines. This, in turn, creates new opportunities for energy cooperation and accelerates Ukraine's European integration. In the context of Russia's military aggression against Ukraine, the policy vector of cross-border cooperation has shifted towards regional projects in the humanitarian, military, and energy sectors. The present study contains an overview of the Ukrainian energy sector and the cross-border power transmission system, an analysis of the destruction of Ukraine's energy infrastructure, and an assessment of what will be needed for its restoration. This study addresses several European Union countries bordering Ukraine and connected by international power lines: Poland, Romania, Hungary, and Slovakia. It would appear that Ukraine and its neighboring EU member states have significant potential for cooperation in the energy sector. Finally, we identify the main venues of cross-border cooperation between Ukraine and EU countries in the energy sector. Keywords: cross-border cooperation, energy sector, power transmission lines, European integration, electricity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,390 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
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