Barreiras e facilitadores para o uso da energia fotovoltaica: uma revisão sistemática da literatura
Bibliographic record
Abstract
As políticas públicas de investimento no setor de energias renováveis no Brasil podem combater barreiras de mercado e diminuir os custos de produção de eletricidade. Incentivos de crédito são essenciais para ampliar o mercado fotovoltaico e encorajar investimentos privados no setor. O desenvolvimento da energia fotovoltaica é considerado uma oportunidade não apenas do ponto de vista estratégico e financeiro, mas também para os meios tecnológicos e ambientais. Os governos locais têm o maior papel para desenvolver estratégias para estabelecer planos e adotar mecanismos adequados para a promoção e incentivo. A partir desse contexto, esta pesquisa tem como objetivo identificar por meio de uma revisão sistemática as barreiras e facilitadores para o uso da energia fotovoltaica no âmbito internacional. Como metodologia para esta pesquisa foi utilizada a revisão sistemática da literatura, de artigos de alto impacto, no período de 1985 a 2017, considerando um total de 74 artigos analisados. Como resultados este trabalho, observou-se que as políticas públicas de subsídios fiscais e regulatórios são fundamentais para expansão da energia fotovoltaica, mas precisam vir acompanhada de investimento na área de pesquisa e desenvolvimento para fabricação do silício em grau solar, novos materiais e componentes da indústria fotovoltaica brasileira, aumentando a escala de produção e reduzindo os custos da cadeia fotovoltaica. PALAVRAS-CHAVE: energia fotovoltaica. políticas públicas. estratégias.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.028 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".