Opportunities and challenges in developing markets for energy service companies (ESCOs) to promote energy efficiency programs in Indonesia”
Notice bibliographique
Résumé
It is predicted that between 2004 and 2030, around 80% of the world’s economic growth will be contributed by non-OECD countries (Ellis 2009). Energy Service Companies (ESCOs), could play a vital role in improving energy efficiency in these countries. ESCOs can help energy users, companies, industries, and commercial sectors in improving the efficiency of equipment by providing energy service (energy performance and/or credit risk). ESCOs were implemented quite successfully for promoting energy efficiency (EE) in many European Union (EU) countries and other developed countries such as the USA, Canada, and Japan. However, not many developing countries run ESCO successfully. This raised the question of potential barriers for using ESCO for EE programs in developing countries. To successfully implement and operate ESCO in developing countries like Indonesia, it is crucial to study and understand the opportunities and challenges encountered in running this program. \n \nThe aims/objectives of this study are to understand and verify the strengths, weaknesses, opportunities and threats of developing markets for Energy Service Companies (ESCOs) in Indonesia. This will be achieved by surveying the key stakeholders in the industry and identifying significant factors such as regulatory, financial, and awareness aspects for decision makers (governments). The results from this research will aim to provide recommendations for the decision makers, who can then review the significant factors that influence the development of ESCO in Indonesia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».