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Enregistrement W3129920005 · doi:10.1080/1523908x.2021.1888699

Those who support wind development in view of their home take responsibility for their energy use and that of others: evidence from a multi-scale analysis

2021· article· en· W3129920005 sur OpenAlexafffundabout
Ellen N. Chappell, John R. Parkins, Kate Sherren

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Policy & Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWind powerBivariate analysisScale (ratio)Renewable energyPsychologyElectricityPopulationEnvironmental resource managementBusinessGeographyEconomicsEngineeringSociologyDemographyComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While shifting electricity production to renewable sources is of critical importance in addressing global climate change, the costs of such development are often felt locally. This study explores what leads to support for wind development when respondents are asked to think about three different geographic scales: general, regional and within view of their home. Research was conducted in the Chignecto area of Atlantic Canada, a semi-rural area in which a prominent 15-turbine wind farm was constructed in 2012. A random population mail-out survey achieved a response rate of 40%. Questions explored exposure to wind turbines; support for wind energy development; place attachment; beliefs concerning the distribution of energy and benefits; and demographics. While most predictors of support are significant in bivariate correlations, many commonly used predictors of wind support, such as place attachment or community benefits, disappear or weaken under controls as predictors of support at smaller scales. Novel predictors of support inspired by climax thinking emerged as stronger at more local scales, including support for energy export beyond local needs and agreement that wind turbines provide a reminder of energy use. These results suggest new pathways for understanding support for wind development within the communities most directly affected.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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