Economy and Energy : analysis of the Relation between the Electricity Consumption and the Production of Wealth from the Perspective of Competitive Intelligence
Bibliographic record
Abstract
L’objet de la thèse consiste à analyser la relation entre la consommation d’électricité et le produit intérieur brut dans une démarche d’intelligence économique. Plus précisément il s’agit d’analyser l’évolution de l’intensité électrique de l’activité économique sur la période de 2003 à 2012 dans les pays développés du G7 et estimer leurs demandes électriques entre 2013 et 2022.Une première partie cherche à explorer les aspects théoriques et pratiques de l’intelligence économique afin de la comprendre et l’appliquer. Une deuxième partie est consacrée à l’analyse empirique. Nous sommes parvenus aux résultats suivants :Premièrement, les courbes d’intensité électrique de deux pays : le Canada et le Etats – Unis dominent celles des autres pays développés, ainsi, les économies de ces deux pays de l’Amérique du nord sont plus énergivores que celles du Japon et des pays de l’Union européenne. Ensuite, l’évolution temporelle de la consommation d’électricité par unité de PIB sur dix années (2003 – 2012) a globalement diminué dans cinq pays: le Canada (-12%) ; le Royaume – Uni (-5, 3%) ; les Etats – Unis (-5%) ; la France (- 4%) ; l’Allemagne (-3%). Par contre, elle s’est détériorée au Japon (+5%) et en Italie (+6%). L’effet de « structure » est négatif dans tout l’échantillon, il traduit donc t une tertiarisation généralisée. Par contre l’effet « d’efficacité électrique » est contrasté. Il est négatif au Canada et aux Etats – Unis et positif dans le reste du groupe.Deuxièmement, les estimations indiquent une croissance généralisée de la demande électrique de 2013 - 2022 dans l’ensemble des pays du G7. Par ailleurs, les coefficients élasticité électricité /PIB sont inférieurs à l’unité dans tous les pays, excepté l’Italie. Cela signifie que la demande d’électricité moyen annuel de ces pays devrait croître moins vite que leurs PIB. Enfin, les principales perspectives de recherche qui apparaissent à l'issue de cette thèse concernent la transposition de notre modèle d’analyse (l’intelligence énergétique) aux autres formes d’énergie à savoir : le pétrole, le gaz, le charbon et les renouvelables .Finalement, ce modèle peut servir d’instrument de politique économique, énergétique et environnementale aux acteurs économiques et politiques (Etats, entreprises, ONG, OIG.).
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".