MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7098762256

Clean Energy-Environment Tech Forum The Electricity Grid: Implications for State Clean Energy Policies Background and Resources

2008· article· en· W7098762256 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityElectric power transmissionTransmission (telecommunications)Electricity retailingStand-alone power systemMains electricityElectricity generationPower transmissionElectricity marketState (computer science)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State clean energy programs can be influenced by the design and operation of the U.S. transmission system. As a result, states have a strong interest in the system, even though they do not have a direct responsibility for the operation of the system. This background document provides some basic information about how the electricity transmission system operates, how it is designed and regulated, and the interrelationship between the operation and reliability of the electricity grid and state clean energy policies and programs. I. Electricity Grid Basics: How does the Transmission system work? Transmission lines are the interstate highway of the electricity delivery system. They carry high voltage power (138 kilovolts (kV) and above) from power plants over long distances to substations. There are more than 150,000 miles of interconnected transmission lines across the country and additional transmission that connects the U.S. to power plants and load centers in Canada and Mexico. Once the power reaches the substation, it is “stepped down ” in voltage and delivered to customers through the distribution network. Some basic physical properties of electricity influence the design and operation of the transmission system:

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0150,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPlant Diversity and EvolutionTravaux en français237 207