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Enregistrement W7136807830 · doi:10.2760/5077071

Clean Energy Technology Observatory: Nuclear Power in the European Union - 2025 Status Report on Technology Development, Trends, Value Chains and Markets

2025· other· en· W7136807830 sur OpenAlexaboutno aff
KOPECKY Stefan, ALBORA Giambattista, GEORGAKAKI Aliki, INCE Ela, MOUNTRAKI Aikaterini, PIELA Krzysztof, SCHMITZ Andreas, Versino Cristina, Aldave De Las Heras Laura, FUETTERER Michael, Martin Ramos Manuel, MARTIN Oliver

Notice bibliographique

RevueJoint Research Centre (European Commission) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear powerEuropean unionCompetition (biology)Nuclear technologyQuarter (Canadian coin)Clean technologyElectricityVenture capitalValue (mathematics)Nuclear power industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear fission technology plays a crucial role in Europe's energy landscape, providing nearly a quarter of the electricity produced in the region. With approximately 100 active nuclear power reactors Europe operates almost a quarter of the global power reactors. Meanwhile, China is advancing rapidly with around 30 ongoing projects, positioning itself to soon overtake France and, eventually, the US to hold the largest nuclear reactor fleet worldwide. Similar to other areas of innovation, the market for nuclear reactors in Europe faces challenges due to persisting specific national regulator prerogatives and constraints, preventing the development of a fully integrated single market. Stakeholders are addressing these challenges, aiming to unlock the full potential of the European nuclear industry. Europe boasts competitive technology and industrial capacities, even on a global scale. European enterprises handle most components of the nuclear supply chain, although the global export market for large-scale nuclear power plants remains dominated by Russia. Looking to the future, the development of small modular and advanced modular reactors presents a promising opportunity for the European industry. However, domestic start-ups face intense competition from predominantly US enterprises, which appear to have secured earlier and more support from venture capitalists. In Europe, on the other hand, venture capital is scarcer and nuclear has traditionally been more dependent on public as opposed to private funding. The nuclear sector is a significant source of employment in Europe, supporting approximately 500,000 direct and indirect jobs, even in Member States without their own nuclear power plants. However, the age structure of the workforce presents a challenge. Over the next two decades, the sector will require up to 250,000 new recruits across a wide range of STEM professions, necessitating proactive strategies to attract and train the next generation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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