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Enregistrement W2463272663 · doi:10.3390/ijerph13070684

Ontario’s Experience of Wind Energy Development as Seen through the Lens of Human Health and Environmental Justice

2016· article· en· W2463272663 sur OpenAlexaffabout
Emmanuel Songsore, Michael Buzzelli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerRenewable energyTurbinePublic healthPolitical scienceBusinessSociologyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The province of Ontario has shown great commitment towards the development of renewable energy and, specifically, wind power. Fuelled by the Green Energy Act (GEA) of 2009, the Province has emerged as Canada's leader in wind energy development (WED). Nonetheless, Ontario's WED trajectory is characterized by social conflicts, particularly around environmental health. Utilizing the Social Amplification of Risk Framework, this paper presents an eight-year longitudinal media content analysis conducted to understand the role Ontario's media may be playing in both reflecting and shaping public perceptions of wind turbine health risks. We find that before and after the GEA, instances of health risk amplification were far greater than attenuations in both quantity and quality. Discourses that amplified turbine health risks often simultaneously highlighted injustices in the WED process, especially after the GEA. Based on these findings, we suggest that Ontario's media may be amplifying perceptions of wind turbine health risks within the public domain. We conclude with policy recommendations around public engagement for more just WED.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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