Wind Energy Development in Ontario: Factors Influencing Deployment and Policy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this thesis is to gain an understanding of the factors promoting and hindering wind energy development (henceforth WED) from the perspective of communities and developers in Ontario. Ontario arguably has one of the most ambitious policies for WED in the world, centered on the Green Energy and Green Economy Act, 2009 (henceforth GEA). Despite progressing to become Canada’s leading province in installed wind energy capacity, various conflicts and roadblocks to deployment remain evident.\nIn response to gaps identified in literature seeking to understand the factors that impact the (un)successful deployment of wind power, the current thesis provides multiple methodological roadmaps for gaining a more holistic understanding of WED through media analysis. Specific to the Ontario context, the thesis aims to understand the factors that promote or hinder community support for WED. As well, the goal is to understand the factors promoting or hindering the activities of wind energy developers within the province. The aforementioned objectives are addressed through media content analysis and semi-structured interviews respectively.\nWhile results from the media analysis suggests that social acceptance is most strongly impacted by health and economic factors, developer interviews suggest that the elimination of local planning for WED has created major disconnects between developers and host communities. This disconnect has consequently compromised the deployment of the technology.\nThe study makes methodological, theoretical and policy contributions to existing literature on WED. Methodologically, the study demonstrates the efficacy of media content analysis for understanding the temporal evolution of social responses to WED and developing interview instruments. The study also provides an original methodological protocol for the utilization of media analysis to understand WED. Theoretically, the study demonstrates the utility of holistic approaches for teasing out the most salient determinants of WED and policy outcomes. Finally, the study highlights the importance of community engagement in the WED process. As well, it demonstrates the need for detailed policies to guide developers and communities in their engagement with each other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».