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Enregistrement W7143294503 · doi:10.60087/jaigs.v6i1.461

Thermal Energy Districts as a Core Component of Positive Energy Districts

2024· article· W7143294503 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel felipe lopez Acosta

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN 3006-4023 · 2024
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnergy transitionGreenhouse gasEfficient energy useEnergy engineeringEnergy policyEnergy consumptionEnergy conservationEnvironmental impact of the energy industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid acceleration of urbanization and the corresponding increase in global energy demand have intensified the need for integrated and sustainable energy solutions capable of addressing both environmental and infrastructural challenges. Urban areas currently account for approximately 80% of global energy consumption and nearly 70% of greenhouse gas emissions, positioning cities as critical actors in the global transition toward low-carbon energy systems. In this context, Positive Energy Districts (PEDs) have emerged as a strategic framework for urban energy transformation, aiming to achieve net-zero or net-positive energy balances through the integration of renewable energy sources, energy efficiency measures, and smart grid technologies. However, existing research and implementation strategies have predominantly focused on electrical energy systems, often overlooking the critical role of thermal energy, which represents nearly 50% of global final energy consumption. This article examines the integration of Thermal Energy Districts within the broader framework of Positive Energy Districts as a comprehensive solution for urban decarbonization. Through an extensive review of scientific literature, international policy frameworks, and case studies from the European Union, Canada, the United Arab Emirates, and Colombia, this research identifies key technical, economic, and regulatory factors that contribute to the successful implementation of these systems. The findings highlight that centralized thermal energy production, combined with renewable integration and advanced control systems, significantly enhances overall energy efficiency and reduces greenhouse gas emissions. Furthermore, the study emphasizes the critical role of public policy, regulatory frameworks, and multi-stakeholder collaboration in scaling these solutions.The article concludes by proposing a set of strategic guidelines for the implementation of Thermal Energy Districts in emerging economies, positioning them as a fundamental pillar in achieving global climate goals and advancing sustainable urban 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

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 technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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Résumé présentoui

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