Notice bibliographique
Résumé
Climate change and the depletion of fossil fuel are no longer a growing concern, but the most time‐sensitive issues facing the society. In response to this, Ontario passed the Green Energy Act (GEA) intolaw in 2009 and introduced a number of initiatives to promote the “green economy” in the province,making it the first North American jurisdiction with an incentive system modelled after Germany’s feed‐in tariffs (FITs). Many believe that the GEA will improve the business conditions for clean technologyendeavours in Ontario; nonetheless, others doubt that people will be susceptible to the higher energyprice and claim that now is not the right time. This paper aims to critically assess the viability of themarket development for renewable energy as proposed by the GEA. Considering that it is relatively earlyto make any conclusion, the first part of this paper provides a brief summary of what the GEA entails andcompares it with the case of another jurisdiction after which the GEA was modelled – namely, Germany. In the second part, this paper closely examines the effects that the GEA has had on businesses in Ontario. More specifically, analysis of ongoing “green energy” projects is provided based on interviews withindustry professionals in both the public and the private sectors in the province.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».