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Enregistrement W3170019369 · doi:10.11575/prism/38755

The Transition of Manchester, Calgary into a Sustainable, Low-Carbon, 100% Clean Energy District

2021· dissertation· en· W3170019369 sur OpenAlexaboutno aff
Sarjana Amin

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean energyGeographyEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition into a post‐carbon world will require collaboration across all sectors and system‐wide changes. This design exploration models the transformation of an entire Canadian city district into a low‐carbon development using urban planning, 100% clean energy, and sustainable development. Sustainable buildings and transportation systems are designed first. The community’s heat, electricity, and transport energy demands are then modelled. Clean energy sources and technologies are analyzed to model their potential energy generation. After evaluating the space requirements and the economics between different energy system choices, an ideal energy system for the community was proposed and the potential greenhouse gas emissions reductions were calculated. Solar, wind, hydro, geothermal, nuclear, and wastewater heat recovery energy are combined with electrifying sectors, reducing energy demands, green buildings and infrastructure, mixed‐use developments, reducing automobile dependence, electric vehicles, and sustainable public transport to transition the Manchester district in Calgary, Canada into a post‐carbon city district. This study found that it is possible to meet Manchester’s energy needs using local clean energy sources and presents a ceiling for the number of energy generation technologies, the capital costs, and the space required for the energy mix. The proposed energy mix includes rooftop solar panels, a wind farm, geothermal heat pumps within the district, a geothermal power plant, a small modular reactor nuclear power plant, and a wastewater heat recovery plant. Sustainable infrastructure and energy will significantly reduce the district’s GHG emissions compared to implementing Alberta’s current unsustainable buildings, ICE vehicles, and fossil fuel-based energy mix. The final product of this research is a method to analyze the transformation of entire large‐scale communities into low‐carbon developments, which can be individualized and applied to communities to estimate their unique energy demands and create a customized clean energy mix to meet them.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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