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Enregistrement W2595121110 · doi:10.15353/pced.v16i0.67

Recent Developments in Renewable Energy in Remote Aboriginal Communities, Nunavut, Canada

2016· article· en· W2595121110 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Konstantinos Karanasios, Paul Parker

Notice bibliographique

RevuePapers in Canadian Economic Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyElectricityWind powerFeed-in tariffElectricity generationRenewable resourceNatural resource economicsElectricity retailingFossil fuelBusinessGovernment (linguistics)Environmental economicsEnvironmental scienceEngineeringEnergy policyElectricity marketEconomicsWaste managementPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote aboriginal communities in Nunavut are entirely dependent on diesel powered electricity. This paper reviews the electricity systems in 25 remote communities, past renewable electricity projects and available renewable resources. Despite past efforts to introduce renewable energy into these communities, alternative energy generation is limited to a few district heating installations, and wind and solar demonstration projects. The high cost of deployment of renewable technologies in Nunavut’s isolated locations and limited government financial resources hinder communities’ participation in renewable electricity generation. However, growing demand and the necessity for diesel plant replacements or upgrades in 17 of the 25 communities, combined with recent decreases in the cost of solar and battery storage technologies, provide an opportunity for communities with high wind resources to integrate wind and solar projects into their electricity systems and to reduce dependence on fossil fuels.Keywords: Nunavut, remote aboriginal communities, indigenous communities, diesel, renewable electricity, wind, solar

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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