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Enregistrement W6912344989 · doi:10.5281/zenodo.2573535

Solar Street Lighting Market Revenue, Trends and Demand by 2023

2019· article· en· W6912344989 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyGovernment (linguistics)WitnessSolar powerSolar energyMarket shareSolar water heating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar street lighting market is estimated to reach $10,805.3 million market size by 2023. High demand for efficient and renewable source of lighting for streets, and increasing government support worldwide are the major factors responsible for significant growth in the global solar street lighting market, which is forecasted for 21.2% CAGR by 2023.\n\n\nRequest for a free sample copy of this research report @ https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/solar-street-lighting-market/report-sample\n\n\nStandalone type held larger share of solar street lighting market as compared to the on-grid type. The designers of these lights have been searching for more efficient and heat resistant design solutions for these lights. Rapid transformations taking place in the solar street lighting market have made these lights more user-friendly. Several design modifications have led to improvement in the working of standalone models, consequently making them more popular among buyers.\n\n\nAsia-Pacific has been the largest solar street lighting market, whereas MEA is expected to witness the fastest growth among all the regions. The fastest growth in MEA market can be attributed to increasing government support, constantly increasing energy costs, rise in demand of electricity, surging demand for renewable lighting sources, and increasing awareness amongst citizens about benefits associated with the use of solar street lighting over traditional lighting sources.\n\n\nDue to the presence of harsh climatic conditions in MEA, the standalone lightings were more preferred and formed larger market as compared to on-grid. The World Bank and International Finance Corporation are collectively making efforts for upliftment of several countries in MEA by providing funds for developing the lighting and power industries and setting up solar street lights in these countries.\n\n\nThe surging urbanization in developing countries has been leading to the rise in demand for energy, and governments of various countries are supporting eco-friendly methods of producing energy. This is consequently driving the demand for solar street lights globally. The technology in solar street lights are continuously improving over the years, and are expected to make further advancements with supportive government regulations and product innovation.\n\n\nExplore report description @ https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/solar-street-lighting-market\n\n\nSome of the other major companies operating in this market includes Koninklijke Philips N.V., Sunna Design, Omega Solar, Su-Kam Power Systems Ltd., Urja Global Ltd and Sokoyo Solar Group.\n\n\nAbout P&S Intelligence\n\n\nP&S Intelligence, is a provider of market research and consulting services catering to the market information needs of burgeoning industries across the world. Providing the plinth of market intelligence, P&S as an enterprising research and consulting company, believes in providing thorough landscape analyses on the ever-changing market scenario, to empower companies to make informed decisions and base their business strategies with astuteness.\n\n\nContact: \n\n\nP&S Intelligence\n\n\nToll-free: +1-888-778-7886 (USA/Canada)\n\n\nInternational: +1-347-960-6455\n\n\nEmail: enquiry@psmarketresearch.com\n\n\nWeb: https://www.psmarketresearch.com\n\n\nConnect with us: LinkedIn | Twitter | Google + | Facebook

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,009

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
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