The Africa-Europe energy interconnection: Assessing green hydrogen suppliers for France
Notice bibliographique
Résumé
Green hydrogen (GH 2 ) is a promising renewable energy vector with the potential to reduce global dependence on fossil fuels significantly. Although its production is technically feasible worldwide, the availability of natural resources and the suitability of local conditions impose substantial geographic constraints. In this context, the Africa–Europe green energy interconnection presents a strategic opportunity to facilitate cross-continental collaboration in the energy transition. By leveraging Africa's vast renewable energy potential, particularly solar and wind, this partnership can accelerate Europe's decarbonization goals while enhancing regional energy security. Beyond environmental benefits, such cooperation also stimulates economic development on both continents, offering a scalable model for global green energy alliances that integrate sustainability, resilience, and shared prosperity. This study explores the strategic role of Africa as a future green hydrogen supplier for France, addressing a critical dimension of the global energy transition. The research introduces a multi-criteria decision-making framework to evaluate nine African countries as potential green hydrogen suppliers, considering twelve multidimensional criteria across four key categories: financial viability, reliability, environmental impact, and resource availability. We employ a comparative approach using TOPSIS and VIKOR to provide a robust assessment of supplier rankings. The findings highlight Morocco as the most promising green hydrogen supplier for France, followed by Algeria, with a comprehensive sensitivity analysis revealing how decision-maker preferences influence ranking outcome. • Evaluated nine African countries as green hydrogen suppliers for France using TOPSIS and VIKOR. • Developed a MCDM framework with 12 multidimensional criteria across financial, environmental, political, and resource categories. • Identified Morocco as the most resilient and promising supplier, followed by Algeria and Namibia. • Proposed a regional GH 2 network centered on North African countries, leveraging existing gas pipeline infrastructure. • Sensitivity analysis to assess ranking robustness and highlight decision-maker influence on outcomes.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».