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Enregistrement W7077909283 · doi:10.29227/im-2019-02-82

Forecasts of Production, Consumption, and the Trade Balance of Primary Energy and Fuels in the USA

2019· article· en· W7077909283 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInżynieria Mineralna · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary energyFossil fuelEnergy securityCoalRenewable energyEnergy policyBalance of tradeEuropean unionEmissions tradingBalance (ability)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes various forecasts of production, consumption, and the trade balance of primary energy and secondary fuels first of all in the United States and partly in Canada. The combined analysis of the US in Canadian economies is well-founded as these economies are closely related. However, the main emphasis was on US economy. The analysis covers different scenarios of fuel and energy demand, including the currently implemented baseline scenario, the new policies scenario, assuming that countries comply with the emission limits set at the COP21 in Paris, and the environmental scenario, the strictest from the point of view of environmental pro - tection, aimed at restricting global warming to less than 2°C above pre-industrial temperatures. The analyzed values are different for different scenarios, as shown in the figures. Most attention was paid to fossil fuels, that is, oil, natural gas, bituminous coal, and lignite. The forecasts of production, consumption, and import of individual carriers are presented. It was shown that the United States policy places greatest emphasis on the energy security and self-sufficiency. As of today, the United States is one of the most hydrocarbon-rich countries, while low electricity prices are the reason why American products are competitive compared to products from the European Union and China. Reducing the use of coal in the U.S. economy in favor of renewable energy sources will result in an oversupply of this raw material in the international markets, which, in turn, will lead to a decrease in prices. The increasing production of oil and gas will have a similar effect.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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