Small town identity and history's contribution to a response in policy change: a case study of transition from coal to biomass energy conversion
Notice bibliographique
Résumé
In 2002, the provincial government of Ontario first announced plans to close all coal-burning thermoelectric generating stations. Facing the loss of local jobs should the local generating station close, Atikokan, Ontario, residents responded. This research seeks to answer the following question: What are Atikokan's historical pre-conditions and residents' attributes and perceptions which likely lead to the community's response, and do these characteristics relate back to the broader body of knowledge? Our study investigates the Atikokan Generating Station (AGS) conversion from coal to biomass wood pellets as a case, exploring the extent to which the community's identity played in response to the policy change. The current study takes a qualitative data analysis approach utilizing interviews with community members, current newspaper articles, past relevant consultant reports and archival data. Data collected were coded to themes using NVivo 10 software. Four emergent themes were identified and cross-validated. The emergent themes are i) traditions of resource-based industry congruent with producing and burning forest-based renewable fuels, ii) historical linkages to a strong entrepreneurial ethic, iii) community members' recognition of AGS's multifaceted role in the community and iv) strong community spirit and desire to fight for their town. These themes appear to have been prerequisite in order to successfully engage provincial government, and we demonstrate that these findings are somewhat corroborated back to the broader literature. Furthermore, as power generating authorities elsewhere grapple with demands to reduce carbon emissions, the Atikokan case may provide insight for other jurisdictions evaluating renewable energy adoption.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».