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Enregistrement W3193000290 · doi:10.3389/frsc.2021.633122

Investigating Energy Justice in Demand-Side Low-Carbon Innovations in Ontario

2021· article· en· W3193000290 sur OpenAlexafffundabout
Susan Morrissey Wyse, Runa Das, Christina E. Hoicka, Yuxu Zhao, Maria-Louise McMaster

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Cities · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of VictoriaRoyal Roads UniversityYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésFraming (construction)Economic JusticeDeskContext (archaeology)BusinessPublic relationsGovernment (linguistics)MarketingPublic economicsEconomicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diffusion of low-carbon innovations, including innovative products and services, is required to accelerate a low-carbon energy transition. These innovations also have the potential to alleviate and perpetuate existing social inequities, calling into question their “justness.” Energy justice is a useful analytical tool for framing justice questions related to energy. In this paper, we ask whether demand-side low-carbon energy innovations are meeting energy justice criteria. To address this question, this study develops four indicators from existing energy justice frameworks and applies them to a range of demand-side innovations offered to energy users in Ontario. The indicators are used to assess innovation availability, affordability, information, and involvement. Innovations were identified using surveys and desk research across Ontario's energy technology innovation system (ETIS). One hundred twenty-two innovations are analyzed for these four indicators, and according to intended innovation users and innovation providers. Findings suggest that three of the four indicators—availability, affordability and information are broadly being addressed, while involvement was more difficult to establish. However, the ETIS may be perpetuating inequities through an over emphasis of innovations for particular energy users, such as private businesses, alongside under-emphasis on potentially marginalized actors, such as low-income households and renters. Furthermore, government-delivered, publicly owned or regulated innovation providers place a greater emphasis on energy justice, including the provision of innovations for marginalized actors. This study aids our understanding of energy justice in low-carbon energy innovations and is critical given that in the context of funding cuts to public services, there may be an increased reliance on decentralized actors. The consideration of justice gaps that emerge through such decentralization should not be overlooked. Our findings suggest that within Ontario's ETIS, who provides innovations matters. Given the insights presented in this study, this research approach and the developed indicators could be applied to other contexts and socio-technical systems. The application of energy justice indicators, derived from existing scholarship, therefore presents an important opportunity to address current and understudied practical energy challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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