Qualitative meta-analysis of the socioeconomic impacts of offshore wind farms
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and an increased interest in renewable energy have resulted in a burgeoning wind energy sector. However, in the recent past, wind farms have faced resistance in acquiring permits due to concerns about their long-term effects on the local community. To understand the extent of these externalities, this study qualitatively meta-analyses four socio-economic impacts of interest, namely: house prices, tourism, catalytic effects of supply chain clustering, and social change. Geographically, the analysed reports include Europe, Canada and the US, and deductions are made for the EU. In order to bridge the gap of unavailability of primary data on the wind sector, relevant conclusions are drawn from other comparable sectors. Based on a rigorous review of primary qualitative research, this study concludes that offshore wind farms should be located more than 40 km away from the coast to eliminate risks of housing price devaluation and tourist activity reduction, which would directly affect the economic value of the region. In addition, the study found limited evidence to acknowledge the employment benefits in the local economy and social change in the community due to offshore wind farms. Monitoring mechanisms should be set up to prove or disprove the creation of local employment, crime and substance abuse. Furthermore, the study finds that adequate planning and management can ensure better socioeconomic outcomes in the community. Further research is recommended for the specific impact of overhead transmission lines and substations on property values and tourism.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».