Comparative Analysis of OECD Countries Based on Energy Trilemma Index: A Clustering Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes OECD countries in the context of the energy trilemma index and clusters countries with similar characteristics. In the study, the k-means clustering technique is used. The optimum number of clusters was determined using the Elbow method in combination with the Silhouette Index. Moreover, all results are visualized to enhance comprehensibility. The results show that countries such as Austria, Canada, Finland, and Denmark are in the high energy trilemma group with index scores of 82.2, 82.3, 82.7, and 83.3, respectively. Countries in the high group have achieved a high level of balance between energy security, energy equity, and environmental sustainability. In addition, countries such as Belgium, Hungary, Australia, the Czech Republic, and Estonia are in the medium energy trilemma group with index scores of 76.4, 76.6, 77.1, 77.6, and 78.7, respectively. Countries in the medium group have made progress in balancing the dimensions of the energy trilemma but have not yet reached excellence. However, countries such as Mexico, Türkiye, Colombia, and Costa Rica are in the low energy trilemma group with index scores of 63.1, 64.1, 64.8, and 69.3, respectively. These low energy trilemma group countries face significant challenges in balancing energy security, energy equity, and environmental sustainability and need to make improvements in these areas.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».