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Enregistrement W4229368402 · doi:10.1108/ijmpb-06-2021-0147

Energy justice issues in renewable energy megaprojects: implications for a socioeconomic evaluation of megaprojects

2022· article· en· W4229368402 sur OpenAlexaff
Shankar Sankaran, Stewart Clegg, Ralf Müller, Nathalie Drouin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Managing Projects in Business · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyStakeholderSustainable developmentSustainabilityEconomic JusticeBusinessEnvironmental resource managementWind powerEconomic growthEnvironmental economicsEnvironmental planningEconomicsPolitical sciencePublic relationsEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to investigate and discuss stakeholder issues faced by renewable energy megaprojects and in particular solar and wind power projects and their relevance to socioeconomic evaluation of megaprojects. Design/methodology/approach The paper uses secondary data collected from the recent literature published on stakeholder issues face by mega solar and wind power energy generation projects around the world. The issues are then analysed across specific challenges in five continents where these projects are being developed. The paper then focuses on the literature on energy justice to elaborate the type of issues being faced by renewable energy megaprojects contributing to the achievement of UN Sustainable Goal 7 and their impact on vulnerable communities where these projects are situated. Findings Renewable energy megaprojects are rarely discussed in the project management literature on megaprojects despite their size and importance in delivering sustainable development goals. While these projects provide social benefits they also create issues of justice due to their impact of vulnerable populations living is locations where these projects are situated. The justice issues faced include procedural justice, distributive justice, recognition inequalities. The type of justice issues was found to vary intensity in the developed, emerging and developing economies. It was found that nonprofit organisations are embarking on strategies to alleviate energy justice issues in innovative ways. It was also found that, in some instances, smaller local projects developed with community participation could actually contribute more equitable to the UN sustainable development goals avoiding the justice issues posed by mega renewable energy projects. Research limitations/implications The research uses secondary data due to which it is difficult to present a more comprehensive picture of stakeholder issues involving renewable energy megaprojects. The justice issues revealed through thesis paper with renewable energy megaprojects are also present in conventional megaprojects which have not been discussed in the project management literature. Post-COVID-19 these justice issues are likely to become mor prevalent due to the pandemic's impact on vulnerable population exacerbating the issues and increasing their severity on these populations. Therefore it is becoming even more critical to take these into account while developing renewable energy megaprojects. Practical implications Proper identification and response to energy justice issues can help in alleviating stakeholder issues in renewable energy megaprojects. Social implications Contributes to the equitable achievement of the United Nations Sustainable Development Goal 7. Originality/value This paper addresses a gap in the project management literature on the exploration of stakeholder issues on renewable energy megaprojects. It also brings out the importance of justice issues which can assist in expanding stakeholders issues faced by megaprojects as these issues have not received sufficient attention in the past in the project management literature.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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