Evaluating Elements of Demand-Side Policy Imperatives for Biogas from Waste Scheme Diffusion in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, demand-side policies are increasingly implemented to correct market failures and overcome the systemic problem in complex social-technical systems such as energy transition. This paradigm shift in policy approach results from realizing that relying solely on supply-side policy instruments to push innovative solutions into the market is insufficient. As part of the energy transition, many developed countries have considered Biogas from Waste (BfW) based on the Anaerobic Digestion (AD) process as a realistic renewable energy source and aim to create social, economic, and environmental benefits for their communities. Despite several policy instruments in the UK over the last ten years, the growth of BfW schemes remains subdued and faces market failures. This paper aims to evaluate elements of demand-side policies focused on addressing market failures to increase the diffusion of BfW schemes in the UK. We discussed effective demand-side policies related to the biogas sector in other European countries like Sweden, Denmark, and Italy. In the analysis, we observed UK’s policy instruments do not effectively address market externalities in the biogas sector. We also observed the biomethane market share in the UK is minimal; there is no market policy for green gas labeling towards demand articulation. The paper also made recommendations for policymakers in the UK to address market failures by proposing a push-pull policy model that combines demand-side policy interventions with supply-side policies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».