Identification of electricity From an anonymous mass commodity to a distinguishable product
Bibliographic record
Abstract
Im April 1998 wurde der deutsche Strommarkt fuer den Wettbewerb geoeffnet. Seitdem koennen die Verbraucher ihren Stromanbieter frei auswaehlen. Doch sie nutzen die neue Entscheidungsfreiheit bisher nur in geringem Masse: Weniger als 5% der Haushalte haben bis heute den Stromanbieter gewechselt. Auch die Chance, umweltfreundlich erzeugten Strom zu kaufen, nutzen bisher nur wenige Kunden. Bei den neu abgeschlos-senen Vertraegen liegt der Anteil von Oekostrom-Kunden unter 20%. Dies zeigt, dass Strom ein 'low-interest'-Produkt ist, das vor allem dann Aufmerksamkeit auf sich zieht, wenn die Versorgung unterbrochen ist. Doch auch jenen Stromkunden, die gezielt den besten Anbieter fuer ihre Beduerfnisse suchen wollen, wird die Wahl erschwert. Ihnen fehlen uebersichtliche Informationen, um verschiedene Angebote beurteilen zu koennen. So wird bereits der Preisvergleich dank mehrfach gestaffelter Grund- und Arbeitspreise fuer den Laien zur oft nur schwer loesbaren Rechenaufgabe. Um ihre Marktmacht nicht nur fuer eine preiswerte, sondern auch fuer eine umweltvertraeglichere Stromversorgung einsetzen zu koennen, brauchen die Verbraucher dringend Entscheidungshilfen an die Hand. Massgeblich sind transparente Preisangaben und Informationen ueber die Art der Stromerzeugung und die dabei entstehenden Umweltbelastungen. Einige Anbieter geben zwar bereits heute Auskunft zum eingesetzten Primaerenergiemix, doch haben die Kunden keine Moeglichkeit, die Zuverlaessigkeit dieser Angaben zu ueberpruefen. Nur wenige Anbieter lassen ihre Stromprodukte freiwillig durch eine unabhaengige Institution zertifizieren. Um den Wettbewerb am Strommarkt zu intensivieren und den Verbrauchern eine informierte Kaufentscheidung zu ermoeglichen, ist eine einheitliche Kennzeichnung von Stromangeboten dringend erforderlich. Sie muss neben dem Preis auch Informationen zur Art der Stromerzeugung und zu Umweltbelastungen umfassen. Einzelne Laender kennzeichnen bereits ihren Strom, so dass ein entsprechendes System fuer Deutschland und Europa von deren Erfahrungen profitieren kann. Vorreiter sind verschiedene US-Bundesstaaten, Ontario (Kanada) und Oesterreich. In Vorbereitung befinden sich Regelungen zur Kennzeichnung in der Schweiz, den Niederlanden und in zwei Bundesstaaten Australiens. Die EU-Kommission hat die Kennzeichnung von Strom als Bestandteil der geplanten Richtlinie zur Vollendung des Binnenmarktes fuer Elektrizitaet vorgeschlagen. Das EU-Parlament hat diesen Vorschlag aufgegriffen und ergaenzt. Auch der deutsche Wirtschaftsminister hat sich inzwischen fuer eine Kennzeichnung von Strom ausgesprochen. Da sich ein Grossteil des Handels mit Strom auf europaeischer Ebene abspielt, muss eine Kennzeichnungsregelung in jedem Fall europaweit angestrebt werden. Dies bedeutet, dass Deutschland so rasch wie moeglich eigene Vorstellungen entwickeln und in die europaeische Debatte einbringen sollte.' (Textauszug)
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.008 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".