Smart Generation : powering Ontario with renewable energy
Notice bibliographique
Résumé
This report describes how Ontario can develop renewable energy sources to replace fossil fuels currently used for heating and cooling homes. A switch to renewable energy to power the electricity system would promote energy efficiency and conservation and would add $9 billion to the Ontario economy by 2010. An added benefit would be a more reliable electricity system and cleaner air. The economic benefits of the 5 main sources of renewable energy were discussed. These included wind, hydropower, biomass, geothermal and solar energy. Specific policy recommendations for rebuilding Ontario's electricity system with these renewable energy sources were presented. The report showed how Ontario could install 8,000 MW of wind power by 2012 and generate 9 per cent of current electricity demand. Farmers view wind energy as a new cash crop because they can earn thousands of dollars per year by installing wind turbines on their farms. The Ontario government has responded to public concerns about air pollution by promising to close down five coal-fired power plants by 2007. The closures will result in an imbalance between electricity supply and demand. The imbalance of about 7,500 MW can be filled with cheaper and more reliable renewable energy. Canada's first full-scale solar manufacturing plant was built in Cambridge, Ontario and was operational in June 2004. The report suggests that Ontario can install more than 12,000 MW of renewable energy by 2020, enough to phase out coal plants in Ontario. The economic benefits of installing 8,000 MW of wind energy are in the order of $14 billion. refs., tabs., figs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».