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Enregistrement W2301953326 · doi:10.1093/oso/9780199566488.003.0031

Stimulating The Use Of Renewable Energy In The Canadian Residential Sector With Economic Instruments

2009· book-chapter· en· W2301953326 sur OpenAlexaffabout
Nathalie J. Chalifour, Amy Taylor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensPembina InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnvironmental economicsBusinessNatural resource economicsSoftware deploymentGreenhouse gasEnergy supplyElectricityNet meteringEconomicsDistributed generationEnergy (signal processing)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Renewable energy offers the promise of electricity and heat with significantly reduced environmental impacts compared to conventional energy sources. Efforts by the Canadian federal and provincial governments have played an important role in helping to establish a market for large-scale renewable projects, but markets for mediumand small-scale projects, such as those that would be used by homeowners, have not developed as quickly. Existing homeowners and new home buyers today are increasingly interested in considering ‘green’ forms of energy for their nest, whether through renovations or new construction. They are motivated by a variety of factors, including the potential for long-term savings and reducing their energy footprint. Renewable energy technologies can help to meet household energy needs with reduced greenhouse gas emissions and local air pollution. Increasing distributed power sources also boosts the robustness of the country’s energy networks, not only reducing demand for centralized supply, but also reducing losses and costs associated with shipping or transmitting energy from its source to its end use. The possibility of realizing these benefi ts through increased deployment of renewable technologies, however, depends largely on where people live. While production and use of renewable energy is on the increase around the world, the availability and cost of technologies varies widely.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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