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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».