MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7128474663 · doi:10.64903/1480-6800-27.1.76

North and Sub-Saharan Africa Energy Security Policies in the 21st Century

2024· article· W7128474663 sur OpenAlexvenueno aff
Eldar Šaljić, Duško Tomić, Kholoud Khaled Mahmoud, Aishah Saeed Alhammoudi

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2024
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy securitySolar energyRenewable energyElectricityEnergy policySolar powerWind powerPhotovoltaic systemEnvironmental impact of the energy industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable energy sources are of vital importance for solving the problem of energy stability, especially solar energy, which should become the cheapest source of electricity in almost all African countries by 2030. International financial institutions should step up the mobilization of private capital, act as first movers to absorb risk and protect investments. This would help promote projects that support vulnerable populations, lay the foundations for sustainable economic growth and ensure that Africa becomes an attractive destination for energy investment. Many people associate technologies like solar and wind power with the efforts they make to combat climate change. But for the world's most vulnerable populations, they are much more than a clean energy solution. In terms of energy sources, the continent of Africa has a huge potential that has remained largely untapped. Despite having large expanses for 60% of the best solar resources globally, Africa has about the same installed solar PV capacity as Belgium, a small country not known for its amount of solar energy utilization. There is also great potential for hydro, wind and geothermal energy in many African countries, and these energy sources can play an important role in diversifying and securing electricity supply. Responsible use of the continent's natural resources will be essential to its development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArab world geographerMême sujetEnergy and Environment ImpactsTravaux en français237 207