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Énergie et économie : analyse de la relation consommation d'électricité et production de richesse dans une perspective d'intelligence économique

2014· dissertation· W7144175960 on OpenAlexaboutno aff
Hamadou Sanoussi

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldDecision Sciences
TopicInnovation Diffusion and Forecasting
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsYardstickMarket competitionContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.552
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
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 head0.064
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.313 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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