Світові тренди і перспективи розвитку в Україні зеленої енергетики
Bibliographic record
Abstract
Кліматична криза в світі продовжує розвиватись. Шотландська кліматична угода прийшла на зміну Паризької і світ продовжує рухатись до нової угоди 2026 року [1, 2]. Практично всі країни світу запланували знизити викиди за моделлю кліматичної нейтральності «Net Zero» до 2050 року. Статистика доводить, що розвиток світової генерації сонячної та вітрової енергетики вийшов на певне плато, а газові проблеми в Європі ще більше актуалізували проблеми автономності та енергобезпечності країн [3]. Наразі формується новий тренд локалізації зеленої генерації. Все що стосується технологій зберігання, транспортування та балансування зеленої електроенергії виходить на перший план у розвитку енергетики [4, 5]. У нашому дослідженні ми розглянули вплив загальносвітових трендів у зеленій енергетиці на її розвиток в Україні.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.009 |
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".