Public Preferences in a Shifting Energy Future: Comparing Public Views of Eight Energy Sources in North America’s Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. and Canada continue to face major changes in energy production. Mounting awareness of the climate crisis has placed increasing importance on developing renewable energy sources, however, advances in fossil fuel extraction technology have opened vast domestic reserves of oil and natural gas. Public preferences for energy policy play a role in determining energy futures, but researchers rarely simultaneously compare public views across multiple renewable and non-renewable energies or across country boundaries. Here, we used a 2019 online survey sample (n = 1500) to compare predictors of support for eight fuel sources for electricity generation in British Columbia, Canada, and Washington and Oregon, USA. Results indicate the highest support overall for renewables (wind, solar, wave/tidal energy, geothermal) and the lowest for fossil fuels (coal and natural gas), nuclear, and hydropower. Mixed-effects regression modeling indicates that views on climate and the balance between environment and economy were consistent predictors of support across most energy types, while political ideology was less consistent. Perceived local importance of both extractive and renewable energy industries were significant predictors of support for some, but not all, energy sources, as were education and gender. Overall, our research suggests that while divisions persist in public energy preferences for both renewable and non-renewable sources, there is the broadest support for renewable energy technologies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».