Quantifying the prevalence of energy poverty across Canada: Estimating domestic energy burden using an expenditures approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy poverty is gaining public attention in Canada. Based on statistical analysis of Statistics Canada's 2016 Survey of Household Spending, we estimate that 7–9% of households spent more than 10% of their income on energy expenditures. Households in the Atlantic provinces faced the most energy poverty and highest energy expenditures. Low income, geography, and dwelling conditions were the main predictors of energy poverty. Households in energy poverty also spent approximately five times more on energy expenditures as a proportion of their total expenditures compared to households not in energy poverty. Our study fills a key research gap as a limited number of studies exist on the extent and drivers of energy poverty in Canada. Further, our study's robust quantitative estimates allow benchmarking and comparative research. These estimates lay the groundwork for evidence‐based solutions—and our findings highlight the need to reconsider current policies. Considering the challenge of the ratio of energy costs to income is vital, especially in the aftermath of events such as COVID‐19 or the 2021 heatwave in western Canada, which result in different energy behaviours and needs. More broadly, in the regular day‐to‐day, energy services should be seen as necessary and decision makers ought to consider the energy burden of Canadians .
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».