Integrating Land-Use and Renewable Energy Planning Decisions: A Technical Mapping Guide for Local Government
Notice bibliographique
Résumé
Land-based, utility-scale renewable energy (RE) systems using wind or solar resources to generate electricity is becoming a decisive solution to meet long-term carbon emission reduction goals. Local governments are responding in kind, by adopting their own goals and/or establishing policies to facilitate successful implementations of RE in their jurisdiction. One factor to successful RE development is to locate the most suitable lands, while continuing to sustain land-based economies and ecosystem services. Local governments often have limited resources; and this is especially true for small, land-constrained local governments. In this paper, we illustrate how a standardized RE technical mapping framework can be used by local governments to advance the implementation of RE in land-constrained areas, through a case study in the Town of Canmore, Alberta. Canmore has a limited municipal area surrounded by the Canadian Rockies, along with complex land-use bylaw and environmentally sensitive habitats. This mapping framework accounts for these conditions as it considers theoretical resources, technically recoverable lands, legally accessible lands, and the spatial capital cost of connecting new RE facilities. Different land-use planning scenarios are considered including changing setback buffers and expanding restrictions on development to all environmentally sensitive districts. The total RE potentials are then estimated based on the least-conflict lands. Technically speaking, even under restrictive land suitability scenarios, Canmore holds enough land to achieve ambitious RE targets, but opportunities and challenges to implementation remain. To eventually succeed in its long-term emission reduction goal, the most decisive step for Canmore is to balance the growth of energy demands, land-use changes, and practicable RE development. Mapping systems that can study the influence of land-use planning decisions on RE potential are critical to achieving this balance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».