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Enregistrement W2890097409 · doi:10.1111/caim.12291

Innovating for low‐carbon energy through hydropower: Enabling a conservation charity's transition to a low‐carbon community

2018· article· en· W2890097409 sur OpenAlexaff
John Gallagher, Paul Coughlan, A. Prysor Williams, Aonghus McNabola

Notice bibliographique

RevueCreativity and Innovation Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCarbon offsetHydropowerRenewable energyEnvironmental economicsSustainabilityEnergy conservationLow-carbon economyEnergy transitionEnvironmental resource managementGreenhouse gasEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For an organization to become a low‐carbon community, delivering a range of sustainability initiatives is necessary. Renewable energy (RE) initiatives, offering a source of low‐carbon electricity to offset an organization's energy needs, fit with this objective. This paper examines the role of innovation in achieving low‐carbon energy in the National Trust (NT), a conservation charity and the largest landowner in the UK. It considers how an eco‐design approach to delivering innovative RE projects, specifically hydropower (HP) installations, has supported their transition to a low‐carbon community. Three HP projects delivered on time and within budget were examined; support for each was built through transparent and regular communications with the NT's membership. Despite limited resources and funding for innovation, the NT minimized the associated risk through effective management and external collaboration. It fostered an open environment for creativity and idea sharing, which was key to delivering the RE projects. Innovation was particularly evident in the HP initiatives explored, as eco‐design considerations informed new and innovative design choices and technology selection as each HP project was designed and constructed. Transitioning to a low‐carbon community is an achievable reality for a conservation charity, and this is enabled through the management of innovation to deliver solutions that meet the low‐carbon energy challenge.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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