A GIS-Based Multicriteria Decision Analysis Approach on Wind Power Development: the Case Study of Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The growing need for reducing the negative impacts of climate change and ensuring a constant and environmentally friendly energy supply, led the way to the exploitation of renewable energy sources. Canada has already acknowledged this trend by incorporating more power from renewables on its energy mix. Similarly, Nova Scotia has started an ambitious energy program in which the substitution of most of the fossil fuels by wind energy, will play a significant factor. The purpose of this research is to investigate all suitable locations for wind energy development in the province of Nova Scotia, under the scope of minimizing environmental impacts, increasing social acceptance and maximizing energy production. This spatial analysis is performed through the combination of Geographical Information Systems (GIS) and a Multi Criteria Decision Analysis (MCDA). The analysis of the province was based on the preferences of wind experts and administration authorities, which formed the weights assigned on eight (8) evaluation criteria. The extract of the relative weights was succeeded by using the Analytical Hierarchy Process (AHP), while their spatial dimensions were expressed by GIS software. The above procedure was possible through the application of a methodology where exclusion areas were found on the first place and the remaining areas were assessed on their level of suitability. The implementation of the GIS-MCDA methodological framework indicates that, despite the exclusion of a significant part of the province, there is still enough space to develop wind energy. The applied methodology and relevant results could be used as a Decision-Making tool by planning authorities, wind developers, and stakeholders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».