A Retrospective Analysis of Energy Access with a Focus on the Role of Mini-Grids
Notice bibliographique
Résumé
Achieving universal access to electricity by 2030 is a key part of the Agenda for Sustainable Development, and has its own Sustainable Development Goal, SDG 7.1. This is because electricity services are required for almost all aspects of a modern economy, from the cooling of vaccines to irrigation pumping, to manufacturing and running a business. The achievement of SDG 7.1 will require a thoughtful mix of policy, finance, and technology to be designed and implemented at scale. Yet, the pressing need for an electrification ramp-up is not unprecedented. Many countries (now considered “industrialized”) faced similar challenges about a century ago. Although the existing literature covers a great deal of power systems evolution, there is a gap around the specific role and impact of small, isolated power systems in the early stages of electricity uptake. In this paper, we provide insights based on the review of the historical electrification efforts in four (now middle and high-income) countries. The drivers and context of electrification efforts in early stages are described. Those focus particularly on the role of dispersed, small-scale generation systems (mini-grids). Our analysis shows that electrification follows four loosely defined phases, namely: pilot projects, technological roll-out, economic expansion, and social scale-up. We report a selection of historical mistakes and advances that offer lessons of striking importance for today´s energy access efforts, particularly in regards to the development of mini-grids. We find that today, as historically, multi-stakeholder (e.g., planners, regulators, developers, investors, third party actors) collaboration is key and can help build locally adaptable, economically sustainable and community compatible mini-grids that can accelerate—and lower the societal costs of—universal access to electricity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».