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Enregistrement W2595910335

Learning by Doing: Key Steps for Improving Ontario's Renewable Energy Programs

2015· article· en· W2595910335 sur OpenAlexaboutno aff
Mariana Eret

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Renewable energyBusinessComputer scienceEnvironmental economicsEngineeringEconomicsComputer securityElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of renewable energies (RE) for electricity production can potentially deliver a range of social, environmental and economic benefits. With the passage of the Green Energy and Green Economy Act (GEGEA) of 2009, the Ontario government has introduced a comprehensive set of policy measures to foster the development of renewables and achieve other policy goals. The RE growth in the province has been accompanied by a number of challenges, preventing Ontario from realizing the full potential of its RE resources and capturing the associated benefits. As Ontario expands its RE generation, it is vital that it puts in place a robust support framework that can ensure successful RE implementation.
\nThis study examines Ontario's current legal and policy framework for renewables in the power sector and offers policy recommendations for improving this framework A qualitative comparative analysis of RE policies and programs in three jurisdictions - Germany, Denmark and Ontario is used to identify policy parameters and conditions that have proved to be significant for successful RE deployment in Germany and Denmark, and to evaluate Ontario's RE policies against these "success factors". Qualitative expert interviews are employed to elicit experts' perspectives about the performance of Ontario's current RE policy framework, the barriers to RE implementation in the province and potential policy solutions to address these barriers.
\n
\nThe findings of this study suggest that Ontario has made important progress in establishing favourable conditions for RE development with the introduction of the GEGEA legislation and the FIT program. These policy initiatives kick-started the RE development in the province and have been key to a number of other positive developments, such as clean-tech innovation, emergence of a local RE industry and community power development. However, there have also been adverse consequences and implications, such as local opposition to RE and the perception that FIT costs are excessive.
\n
\nThe study offers a number of policy recommendations for improving RE policy design and implementation and overcoming other barriers to RES in Ontario. The government should give higher priority to renewables in the energy planning. The specific design elements of FIT policy should be better tailored to RE policy goals. Following best international practices in RE policy design and implementation can help achieve this goal. The public engagement opportunities in RE development should be improved. A concentrated effort is needed to create an organizational culture supportive of RETs in the electricity sector. A longer-term perspective and a more integrated approach to energy policy-making is needed in Ontario. The province should initiative a discussion about the costs and benefits of nuclear refurbishment and the implications of continuing with the current nuclear path. Measures to improve integration of RES into the grid should be strengthened. Support for public outreach, education and provision of evidence-based transparent information can help improve the reputation of renewables and create stronger public support for this energy option.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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