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Enregistrement W3214541405 · doi:10.1080/1523908x.2021.2000375

Sun, wind or water? Public support for large-scale renewable energy development in Canada

2021· article· en· W3214541405 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Policy & Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Ottawa
Mots-clésRenewable energyHydropowerWind powerScale (ratio)Greenhouse gasEnvironmental resource managementPublic supportClimate changeBusinessEmerging technologiesEnvironmental economicsSocial acceptanceEnvironmental planningNatural resource economicsGeographyEnvironmental protectionPolitical scienceEnvironmental scienceEngineeringEconomicsEcologyPublic administrationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public acceptance is one important aspect of broader social acceptability of renewable energy. Using a national, representative survey dataset of Canadian citizens (n = 1407), we examine public support for three infrastructure-scale renewables: large hydropower, wind farms, and solar farms. Few studies compare acceptance of multiple technologies or acceptance across sub-national regions. Due to differing levels of historical and current development of energy technologies, the Canadian provinces of Alberta, British Columbia, Ontario and Quebec provide a unique case for comparison. At the national level, results demonstrate strong support and high levels of familiarity for these renewable technologies, but limited belief they will lower greenhouse gas emissions. Lower levels of support for wind and hydro technologies were seen in provinces that recently experienced development. Using regression analysis, we found support for each of the technologies was influenced by a different set of factors. Important influencing factors included environmental and climate concern, familiarity with the technology, personal values, political affiliation, gender, age and education.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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