Measuring and modelling the land‐use intensity and land requirements of utility‐scale photovoltaic systems in the Canadian province of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper summarizes the land‐use impacts and land requirements of utility‐scale photovoltaic (U‐PV) systems in the Canadian province of Ontario. The empirical research is based on an analysis of approximately 95 projects representing over 1000 MW of U‐PV systems province‐wide. Findings from this empirical assessment are combined with information about future technological advances in order to develop a modelling framework that can forecast land requirements of U‐PV systems within evolving market and technology contexts. Specifically, the model is used to estimate the land requirements of U‐PV systems in a hypothetical future in which U‐PV systems supply all mid‐day electricity needs in Ontario, including added demands from a completely electrified light‐duty vehicle fleet. Under this scenario, on an installed capacity basis and assuming that 20% of mid‐day electricity demand is met with rooftop PV, an area equivalent to 0.5% to 8.5% of Ontario's agricultural land would be required, depending on panel efficiencies and system packing factors. These land requirements are manageable, particularly as more land‐efficient technologies are deployed and as regulations are designed to mitigate the land‐use impacts of U‐PV systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».