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Enregistrement W7037660010

Estudio técnico-económico comparativo entre una electrolinera y una fotolinera

2020· dissertation· es· W7037660010 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueidUS (Universidad de Sevilla) · 2020
Typedissertation
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral interestContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actualmente los coches eléctricos están experimentando una gran expansión global, motivada por la lucha contra el cambio climático y, por consiguiente, por la reducción de los gases de efecto invernadero. Dado que alrededor del 24% de las emisiones de CO2 mundiales son provocadas por el sector transporte, la descarbonización de este sector es fundamental. Dentro de este contexto, el objetivo de este Trabajo Fin de Máster es el estudio técnico-económico de los puntos de recarga rápida para coches eléctricos, también denominados electrolineras. En primer lugar, se determina una ubicación atractiva para la instalación del punto de recarga y se realiza un modelo de la demanda en MATLAB. Tras estudiar la inversión necesaria es posible llevar a cabo el análisis económico de la infraestructura. Como alternativa, también se estudia la posibilidad de instalar una fotolinera, que consiste en una electrolinera en la que parte de la energía consumida es generada por una instalación fotovoltaica. Los resultados obtenidos en el presente proyecto ponen de manifiesto que las infraestructuras de recarga rápida, tanto en el caso de electrolineras como de fotolineras, se tratan de inversiones arriesgadas, cuya instalación está justificada económicamente cuando se utiliza como promoción de otras infraestructuras o productos, como en centros comerciales o restaurantes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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