Impacto del COVID-19 en la demanda de energía eléctrica en Latinoamérica y el Caribe
Bibliographic record
Abstract
En esta monografía, se presenta un análisis del impacto de la pandemia en términos de demanda eléctrica comparándolo con un modelo de un año habitual para cada uno de los países seleccionados. Esto permitió identificar primero cuánta electricidad se dejó de demandar y por ende de cobrar en la pandemia; cuáles fueron las alteraciones a este consumo; y cuál es el camino hacia la recuperación. Este documento establece cuál es el impacto de la pandemia con respeto a un año estándar modelado específico para cada país y empleando la historia de comportamiento de la demanda eléctrica del país hacia el futuro. Los resultados ofrecen información sobre la energía potencialmente no vendida durante la primera mitad de la pandemia, con implicaciones para las empresas que ofrecen servicio eléctrico; cuáles fueron las modificaciones del comportamiento de la ciudadanía, con potenciales implicaciones para la operación del sistema; y por último, cuál es el camino hacia la recuperación de la normalidad con base en estimaciones del FMI y los datos históricos de cada país analizado.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".