Seleção de sistema de fornecimento de energia elétrica para propriedades rurais litorâneas localizadas no Norte do Estado do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
Neste texto, usou-se a análise multicriterial como ferramenta para a tomada de decisão na seleção de um sistema de fornecimento de energia elétrica para propriedades rurais litorâneas localizadas no Norte do Estado do Rio de Janeiro. A árvore hierárquica sugerida propõe as seguintes alternativas: fornecimento convencional da concessionária de energia elétrica local, sistema eólico, sistema fotovoltaico e sistema híbrido (fotovoltaico e eólico), as quais foram selecionadas segundo estes critérios: custo dos equipamentos, instalação e manutenção, impacto ambiental, eficiência do sistema, vida útil, continuidade do fornecimento e área útil disponível. As hipóteses foram testadas em três cenários de locação das residências em relação à rede convencional de fornecimento de energia elétrica: próximas, distantes e em posição intermediária. O método de Análise Hierárquica (AHP) foi utilizado com o auxílio do software IPÊ, versão 1,0. O trabalho evidenciou que quanto maior a distância entre a residência e a rede convencional de fornecimento de eletricidade, maior a viabilidade de uso das fontes de energias renováveis avaliadas. A região apresenta potencial de utilização de energias eólica e solar, no entanto o sistema convencional de oferta de energia minimiza a atratividade por estas alternativas, principalmente quando as residências estão localizadas próximas às redes de distribuição. Esse potencial poderia ser mais bem aproveitado através de incentivos governamentais para viabilizar a adoção das alternativas propostas, já que atendem às necessidades dos consumidores com baixo impacto ambiental.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".