Regulation for Renewable Energy Development: Lessons from Sri Lanka Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Urban emissions represent approximately 40% of Canada's current GHG emissions and the need to implement Integrated Community Energy Solutions (ICES) is now broadly recognized.A more consistent approach for characterizing energy and emissions opportunities in communities and the provision of more accurate and comprehensive information to planning processes is required.Integrated Community Energy Models (ICEMs) employ Geographical Information Systems (GIS) to integrate spatial information on a community's land use, building stock, transportation and energy systems and socio-economic characteristics.Using future scenarios, ICEMs support the prioritization of opportunities for energy efficiency and renewable and district technology integration, better enabling planning, policy development and investment decisions.This paper describes organizations forwarding ICES and ICEM development and selected enabling provincial legislation.Three case-studies are presented: the Energy Density Mapping Strategy for the cities of Guelph and Hamilton, Ontario, the Spatial Community Energy Carbon and Cost Characterization (SCEC 3 ) model for the City of Prince George, British Columbia and the Energy Asset Mapping project in the Strait-Highlands Region, Nova Scotia.For each, core model aspects, required data, highlighted results and their integration into community planning processes are discussed.The article concludes with next steps for implementation and future research and development of ICEMs in Canada.
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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) | 0,000 | 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 découle