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Enregistrement W4220917127 · doi:10.1016/j.rser.2022.112368

Many actors amongst multiple renewables: A systematic review of actor involvement in complementarity of renewable energy sources

2022· review· en· W4220917127 sur OpenAlexafffund
Natalia Bekirsky, Christina E. Hoicka, Marie Claire Brisbois, Luis Ramirez Camargo

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of VictoriaYork University
Organismes subventionnairesUniversität für Bodenkultur WienEuropean CommissionYork University
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Renewable energySociotechnical systemContext (archaeology)Management scienceWind powerEnvironmental economicsData scienceKnowledge managementComputer scienceEconomicsEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although complementarity achieved by combining multiple renewable energy sources (RES) is an important method to increase shares of RES, it is often overlooked in policy prescriptions supporting an energy transition. Complementarity can be implemented by multiple actors, however there has been little attention to which actors are involved, and their roles. A systematic review was conducted to provide an overview of the state of academic literature on the topic of combinations of multiple RES and the involvement of multiple associated actors. The sample included 78 articles using a range of methodologies to analyze varying combinations of wind, solar, bioenergy, hydro, geothermal, and ocean energy, alongside combinations of traditional, new, and supporting energy actors. Studies included contextualized (location specific) agent-based, techno-economic, economic, business model, and qualitative analyses, and decontextualized reviews, agent-based, and optimization models. Multi-actor complementarity is being addressed by diverse disciplines in diverse contexts globally, across a range of geographic scales. The majority of studies focus on solar-wind, although more diverse RES combinations were found in contextualized studies. New actors usually participate alongside traditional system actors. More attention to supporting actors is required. Findings highlight the need for further research beyond the technical benefits of combining multiple RES, to explore the roles of various actors. This can be accomplished by incorporating more context in studies, for example, using the substantial existing body of data and research, and by including a greater range of RES combinations, and incorporating more perspectives of associated actors.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0170,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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