MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098075624 · doi:10.1016/j.enpol.2013.11.063

Establishing an agenda for social studies research in marine renewable energy

2013· article· en· W2098075624 sur OpenAlexaff
Sandy Kerr, Laura Watts, John Colton, Flaxen Conway, Angela Hull, Kate R. Johnson, Simon Jude, Andreas Kannen, Shelley L. MacDougall, Carly McLachlan, Tavis Potts, Jo Vergunst

Notice bibliographique

RevueEnergy Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésRenewable energyEnvironmental economicsNatural resource economicsPolitical scienceEconomicsBusinessEnvironmental resource managementRegional scienceEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, academic research relating to Marine Renewable Energy (MRE) has largely focused on resource assessment, technical viability and environmental impact. Experiences from onshore renewable energy tell us that social acceptability is equally critical to project success. However, the specific nature of the marine environment, patterns of resource distribution and governance means experiences from onshore may not be directly applicable to MRE and the marine environment. This paper sets out an agenda for social studies research linked to MRE, identifying key topics for future research: (i) economic impacts; (ii) wealth distribution and community benefits; (iii) communication and knowledge flow; (iv) consultation processes; (v) dealing with uncertainty; (vi) public attitudes; and (vii) planning processes. This agenda is based on the findings of the first workshop of ISSMER, an international research network of social scientists with interests in marine renewable energy. Importantly, this research agenda has been informed by the experiences of developers, regulators and community groups in Orkney. The Orkney archipelago, off the north coast of Scotland, is home to the most intense cluster of MRE research, development and deployment activity in the world today.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,199
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1990,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0220,063
Communication savante0,0490,054
Science ouverte0,0070,039
Intégrité de la recherche0,0400,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy PolicyMême sujetSocial Acceptance of Renewable EnergyTravaux en français237 207