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Record W7037660010

Estudio técnico-económico comparativo entre una electrolinera y una fotolinera

2020· dissertation· es· W7037660010 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueidUS (Universidad de Sevilla) · 2020
Typedissertation
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPhytoplasmas and Hemiptera pathogens
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeneral interestContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Actualmente los coches eléctricos están experimentando una gran expansión global, motivada por la lucha
\ncontra el cambio climático y, por consiguiente, por la reducción de los gases de efecto invernadero.
\nDado que alrededor del 24% de las emisiones de CO2 mundiales son provocadas por el sector transporte, la
\ndescarbonización de este sector es fundamental.
\nDentro de este contexto, el objetivo de este Trabajo Fin de Máster es el estudio técnico-económico de
\nlos puntos de recarga rápida para coches eléctricos, también denominados electrolineras. En primer lugar,
\nse determina una ubicación atractiva para la instalación del punto de recarga y se realiza un modelo de la
\ndemanda en MATLAB. Tras estudiar la inversión necesaria es posible llevar a cabo el análisis económico de
\nla infraestructura. Como alternativa, también se estudia la posibilidad de instalar una fotolinera, que consiste
\nen una electrolinera en la que parte de la energía consumida es generada por una instalación fotovoltaica.
\nLos resultados obtenidos en el presente proyecto ponen de manifiesto que las infraestructuras de recarga rápida, tanto en el caso de electrolineras como de fotolineras, se tratan de inversiones arriesgadas, cuya
\ninstalación está justificada económicamente cuando se utiliza como promoción de otras infraestructuras o
\nproductos, como en centros comerciales o restaurantes.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.747
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.240 · 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 designBench or experimental
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

Citations0
Published2020
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