Re: High Energy Price Sensitivity Run – Reference Case
Notice bibliographique
Résumé
The following describes the ENERGY 2020 model outputs for a sensitivity run in which energy supply prices were increased by 50 % from levels used in the Reference Case. These cost increases were applied to the world price of oil, the well head price for natural gas, as well as coal and biomass prices. For this scenario, the model was set up to assume that new generation would be built to meet reserve margin requirements. Two policy cases were modeled under this high price scenario: 1) the Reference Case, which includes the impacts of the Energy Independence and Security Act (EISA), and 2) Policy Case 01 which includes all policies approved for modeling by the Task Force except for the Cap & Trade policy. The results presented below compare the Reference Case with 50 % higher energy prices to the original Reference Case. The original Reference Case used for comparison was consistent with the case described in the memo dated April 16, 2008 but using model results prior to feedback from the REMI model. More detailed results have been provided to the TAG in the form of Excel spreadsheets which summarize changes resulting for Wisconsin, the surrounding states and the rest of the US and Canada. The results of modeling Policy Case 01 with high energy prices are presented in a separate memorandum. The data inputs and assumptions underlying this Reference Case are described in the Assumptions Book. 1.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».