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Enregistrement W3021702514 · doi:10.1038/s41598-020-64501-7

Quantifying biodiversity trade-offs in the face of widespread renewable and unconventional energy development

2020· article· en· W3021702514 sur OpenAlexafffundabout
Viorel D. Popescu, Robin G. Munshaw, Nancy Shackelford, Federico Montesino Pouzols, Evgenia Dubman, Pascale Gibeau, Matt Horne, Atte Moilanen, Wendy J. Palen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensPacific Institute for Climate SolutionsSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesSociety for Conservation BiologyCedar Tree FoundationBC HydroGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésRenewable energyBiodiversityGreenhouse gasNatural resource economicsEnvironmental scienceWind powerClimate changeClimate change mitigationEnvironmental protectionEnvironmental resource managementBusinessEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The challenge of balancing biodiversity protection with economic growth is epitomized by the development of renewable and unconventional energy, whose adoption is aimed at stemming the impacts of global climate change, yet has outpaced our understanding of biodiversity impacts. We evaluated the potential conflict between biodiversity protection and future electricity generation from renewable (wind farms, run-of-river hydro) and non-renewable (shale gas) sources in British Columbia (BC), Canada using three metrics: greenhouse gas (GHG) emissions, electricity cost, and overlap between future development and conservation priorities for several fish and wildlife groups - small-bodied vertebrates, large mammals, freshwater fish - and undisturbed landscapes. Sharp trade-offs in global versus regional biodiversity conservation exist for all energy technologies, and in BC they are currently smallest for wind energy: low GHG emissions, low-moderate overlap with top conservation priorities, and competitive energy cost. GHG emissions from shale gas are 1000 times higher than those from renewable sources, and run-of-river hydro has high overlap with conservation priorities for small-bodied vertebrates. When all species groups were considered simultaneously, run-of-river hydro had moderate overlap (0.56), while shale gas and onshore wind had low overlap with top conservation priorities (0.23 and 0.24, respectively). The unintended cost of distributed energy sources for regional biodiversity suggest that trade-offs based on more diverse metrics must be incorporated into energy planning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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