SUPPLEMENT TO THE THIRD QUARTERLY REPORT ON THE ECONOMIC IMPACT OF THE AMERICAN RECOVERY AND REINVESTMENT ACT OF 2009 THE ARRA AND THE CLEAN ENERGY TRANSFORMATION
Notice bibliographique
Résumé
A central piece of the American Recovery and Reinvestment Act of 2009 (ARRA) is more than $90 billion in government investment and tax incentives to lay the foundation for the clean energy economy of the future. As discussed in CEA’s Second Quarterly Report on the impact of the ARRA, this investment will help create a new generation of jobs, reduce dependence on oil, enhance national security, and improve the environment. 1 Ultimately, the investments could help transform the United States into a global clean energy leader. The ARRA clean energy investments are also providing crucial stimulus to the economy. Through programs such as enhanced tax credits for homeowners who make energy-efficient improvements, funding for research into new clean energy technologies, or grants to qualifying businesses, these investments are generating economic activity and creating new employment opportunities. This supplement to the CEA’s Third Quarterly Report updates our estimates of the effect of the ARRA’s clean energy provisions on economic recovery through the first quarter of 2010. We find that the Recovery Act directly created more than 80,000 clean energy jobs in the first quarter of 2010, and that the clean energy investments supported an additional 20,000
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,029 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».