UK-India collaborative study on low carbon technology transfer: Phase II Final Report
Notice bibliographique
Résumé
This report details the findings of Phase II of the UK-India study on low carbon technology transfer. The study was conducted by SPRU (University of Sussex, UK) and TERI (India) between June 2008 and February 2009, with expert review from Margaree Consultants (Canada) and the Institute for Development Studies (UK). The study focused on three key issues: 1. The development of a decision making guide to help policy makers ensure technology transfer activities have maximum impacts on developing new technological capacity in recipient countries; 2. Further work on intellectual property rights (IPRs), including the development of policies that could help to overcome IPR barriers; and 3. Developing recommendations of how collaborative research, development, demonstration and deployment (R,D,D&D) initiatives between developed and developing countries might contribute to technology transfer. The study used a case study approach based on five low carbon technologies, namely: wind power; solar PV; hybrid vehicles; energy efficiency in small and medium sized enterprises (SMEs); and integrated gasification combined cycle (IGCC) for power generation. The emphasis throughout the study was on a consultative approach that engaged directly with industry, government and researchers, to yield grounded empirical insights and to raise awareness of the study amongst potential end users. About 200 people provided insights for this report. The majority of informants were based in India. However, where possible, discussions were also held with actors from the industrialized world.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».