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Enregistrement W2235932414 · doi:10.55016/ojs/sppp.v7i1.42455

Energy Efficiency: Finding Leadership Opportunities

2014· article· en· W2235932414 sur OpenAlexafffundabout
William Rosehart, Hamidreza Zareipour

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesOntario Power AuthorityGovernment of AlbertaU.S. Department of Energy
Mots-clésEnergy (signal processing)Efficient energy useBusinessEnvironmental economicsComputer scienceEngineeringEconomicsPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1995 and 2011, the population of Alberta increased by roughly 40 per cent, but energy use in the province grew much faster, with a 62 per cent increase over the same period. In the industrial sector, the province’s largest energy consumer, demands grew 110 per cent. In mining and oil-and-gas extraction specifically, energy use over that period soared, growing by 355 per cent. That remarkable growth in energy consumption creates a particular challenge for Alberta Premier Alison Redford, who in 2011 ordered her ministers to develop a plan that “would make Alberta the national leader in energy efficiency and sustainability.” The province is still waiting. The incentives to become more energy efficient are not particularly strong in Alberta. The province’s terrain and size favour larger and less-efficient vehicles. Energy in the province is abundant, so there is little cause for concern over energy security. And energy is relatively affordable, particularly for a population that is more affluent than the Canadian average. There is little pressure on Albertans to radically alter their energy consumption behaviour. Yet, improved energy efficiency could position businesses in Alberta to become even more globally competitive, in addition to leading to improved air quality and public health. And for a province racing to keep up with growing energy demand, effective measures that promote conservation will prove much cheaper than adding yet more expensive infrastructure to the energy network. Many other jurisdictions have already provided examples of methods Alberta could employ to effectively promote energy conservation. First, Alberta must set hard targets for its goals to save energy, and then monitor that progress through transparent accounting, measuring and reporting. The provincial government can also nurture a culture of energy conservation, by formally and publicly recognizing leadership in efficiency improvements in industry and buildings, and by issuing an annual “premier’s report card,” making public the progress on province-wide efficiency efforts. For a province that continues to enjoy growth in business and population, updated guidelines around new building codes have been proven to improve energy efficiency. And there remains a significant opportunity for Alberta to improve efficiency in its commercial and industrial sectors, the largest users of energy, by providing government incentives to replace ageing equipment with more efficient technology. Alberta is also well suited for a shift toward more combined heat and power generation plants, which can repurpose generated heat that is otherwise wasted, significantly reducing energy demand and costs. And in a province awash in natural gas, incentives to encourage travel using compressed or liquefied natural gas vehicles could serve to boost energy efficiency in the transportation sector as well. Alberta is fortunate in that it has abundant energy and prosperity, making improved energy efficiency a matter of choice, rather than — as in some jurisdictions — one of urgent necessity. It is, however, a choice that Alberta has enough reasons, and resources, to make. All it requires is the will.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,006

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,141 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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