MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3188649859 · doi:10.21608/ijarpsd.2021.187269

Energies renouvelables : l’un des pivots du développement durable en Algérie

2021· article· fr· W3188649859 on OpenAlexaff
Wassila Iguergazix Dahmoun

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Advanced Research on Planning and Sustainable Development · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnergy and Environment Impacts
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La croissance démographique mondiale engendre, de plus en plus, une forte consommation d’énergie. Les énergies fossiles : les hydrocarbures et le charbon fournissent 86% de l’énergie utilisée. Les reste est fournit par le nucléaire et les énergies renouvelables. Les énergies fossiles sont non renouvelables. En plus de ce principal caractère, Leur extraction et utilisation engendrent d’énormes problèmes à l’environnement et entraînent une augmentation des concentrations atmosphériques en Gaz à Effet de Serre (GES). Face à la nécessité de réduire ces émissions mondiales de GES, les pays sont amenés à revoir leurs politiques énergétiques en s’appuyant sur les énergies renouvelables. L’Algérie ne déroge pas à cette règle, elle amorce un ambitieux programme de développement des énergies renouvelables. Ces énergie sont des énergies d’avenir inépuisables, fournies par le soleil, le vent, la chaleur de la Terre, l’eau ou encore les végétaux. Leur exploitation engendre peu d’émissions polluantes. A cet effet, notre problématique est la suivante : quel avenir pour les énergies renouvelables en Algérie ? Pour répondre à cette question principale, nous allons essayer de répondre à ces trois questions sous-jacentes : - quelle est la liste des énergies renouvelables qui s’offre à nous ? - quel est le potentiel de ces énergies en Algérie ? - quelle est la stratégie de l’Algérie dans ce domaine ?

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.685
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueInternational Journal of Advanced Research on Planning and Sustainable DevelopmentSame topicEnergy and Environment ImpactsFrench-language works237,207