Financial return for government support of large-scale thin-film solar photovoltaic manufacturing in Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the Ontario government has recognized that solar photovoltaic (PV) energy conversion is a solution to satisfying energy demands while reducing the adverse anthropogenic impacts on the global environment that compromise social welfare, it has begun to generate policy to support financial incentives for PV. This paper provides a financial analysis for investment in a 1. GW per year turnkey amorphous silicon PV manufacturing plant. The financial benefits for both the provincial and federal governments were quantified for: (i) full construction subsidy, (ii) construction subsidy and sale, (iii) partially subsidize construction, (iv) a publicly owned plant, (v) loan guarantee for construction, and (vi) an income tax holiday. Revenues for the governments are derived from: taxation (personal, corporate, and sales), sales of panels in Ontario, and saved health, environmental and economic costs associated with offsetting coal-fired electricity. Both governments enjoyed positive cash flows from these investments in less than 12 years and in many of the scenarios both governments earned well over 8% on investments from 100. s of millions to $2.4 billion. The results showed that it is in the financial best interest of both the Ontario and Canadian federal governments to implement aggressive fiscal policy to support large-scale PV manufacturing. © 2010 Elsevier Ltd.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,021 | 0,001 |
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 ».