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Enregistrement W3202657764

Risks Governance of Innovative Power Generation Technologies in Saskatchewan: Pathways to a Sustainable Energy Future

2020· dissertation· en· W3202657764 sur OpenAlexaboutno aff
Mac Osazuwa-Peters

Notice bibliographique

RevueoURspace (University of Regina) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceSustainable energyBusinessPower (physics)Energy (signal processing)Environmental planningEnvironmental economicsEngineeringEnvironmental scienceRenewable energyElectrical engineeringEconomicsFinancePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature on socio-technical transitions acknowledge that negative risk perception is important to socio-technical transitions. However, beyond acknowledging risk as a potential barrier to the deployment of innovative technologies, this study points out that the acceptance or rejection of innovative technologies due to their associated risks can be a predictor of the socio-technical transition pathway that will be followed. This dissertation uses socio-technical transitions in the electric power generation sector of Saskatchewan as a case study. It finds that existing literature in the field of energy systems transitions fail to fully map the relationship between risk analysis and socio-technical transition pathways. This, the dissertation argues could be a function of the multidimensional and multidisciplinary nature of the concept of risk. This dissertation applies the risk governance framework to understand the multidimensional nature of risk and then map the findings on the multilevel perspective through which it showed how the outcome of citizen’s risk analysis may result in several transition pathways. The analysis in this dissertation is based on data collected from six citizen’s juries held in Saskatchewan in 2017. Through the discussions from these citizen’s jury sessions, this study identified how citizens apply heuristic devices as they analyse their perceived risks in two baseload power generation sources, carbon capture and storage (CCS) and small modular nuclear reactors (SMRs). This dissertation finds that in Saskatchewan, familiarity, experiential knowledge of a technology based on a history of usage and consumption, rather than cost or technical risk, are the strongest factors influencing people’s perception and attitude toward the risk in innovative technologies in the energy sector. These factors are most potent when CCS and SMRs are compared directly. But when compared as part of a portfolio of options including renewable resources such as solar and wind, citizens seem to balance the risks they associate with SMRs with the gains from having renewable resources as part of the grid. Hence, there is a chance that Saskatchewan can advance its energy system transition through either a reproduction, substitution, or a transformation pathway. Clearly, this study not only maps the way risk analysis influence transition pathways, it also provides insight into the difference in the tools experts deploy in analysing risks compared to those that unspecialized citizens use. Through the use of expert witnesses in the citizen’s jury sessions, this dissertation challenges the knowledge deficit model of citizen engagement as it revealed that citizens are more likely to develop confirmation biases when they are exposed to new information that deviates from their previous understanding of a phenomenon based on their lived experience, especially when they do not have full trust in the information sources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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