Harnessing nearshoring for energy justice: a fuzzy TOPSIS-based framework for equitable energy transition in Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearshoring is reshaping Mexico’s industrial geography and electricity demand, creating opportunities for growth while raising energy-justice concerns over who benefits, who pays, and whose needs are recognized. This study synthesizes policy evidence and four cases (Monterrey, Ciudad Juárez, Oaxaca, Volkswagen’s clean-sourcing) to examine distributional, procedural, and recognition dimensions. To translate qualitative insights into priorities, this work implements a compact, desk-based linguistic Fuzzy TOPSIS with six policy packages evaluated against nine criteria. Each alternative–criterion pair is rated using evidence-linked linguistic labels mapped to triangular fuzzy numbers. It was reported equal weights and two justice-scenario weights sets (distributional-first, recognition-first) and assess robustness via leave-one-criterion-out tests. Community microgrids with virtual net metering ranks first, followed by targeted T&D with community-benefit agreements. The top-two remain unchanged under both justice scenarios, only dropping the environmental criterion flips their order. This work concludes that nearshoring can accelerate a just energy transition if community-scale solutions are sequenced with grid reinforcement and embedded participation/benefit-sharing. Without guardrails, nearshoring risks deepening inequities and conflict.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».