Notice bibliographique
Résumé
Global warming, the depletion of conventional energy reserves and the rising cost of electricity generation have sparked renewed interest in renewable wave energy within Canada and internationally. Significant advances in wave energy converters have been made in recent years, and there is a growing realization in many countries, particularly those in Europe, that these technologies will be ready for large scale deployments within the next five to ten years (ABP, 2004). Despite these recent developments, very little effort has been directed to quantifying and mapping wave energy resources in Canada in the past. This paper presents results from a recent study in which the wave energy resource in Canada’s Pacific and Atlantic waters is quantified by analysing a large quantity of data obtained from four sources: direct wave measurements; two wind-wave hindcasts of the North Atlantic; and a single hindcast of the Northeast Pacific. Each data source is described and the methods used to analyse the data sets are explained in detail. The derived wave power estimates, including their seasonal and spatial variability, are presented and discussed. Results obtained from the direct measurements and the wind-wave hindcasts are also compared. The paper also includes a review of the theoretical background required to estimate wave energy. The waters off Canada’s Pacific and Atlantic coasts are endowed with rich wave energy resources. The results presented here define the scale of these resources, as well as their significant spatial and seasonal variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».