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Enregistrement W4285005784 · doi:10.3390/su14148382

Fostering Human Wellbeing in Africa through Solar Home Systems: A Systematic and a Critical Review

2022· review· en· W4285005784 sur OpenAlexaff
Nathanael Ojöng

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyProductivityElectrificationPopulationBusinessEconomic growthEnvironmental economicsEconomicsPublic economicsElectricitySociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar home systems are being increasingly used for energy access in Africa, and claims have been made about their ability to enhance human wellbeing. Therefore, this paper systematically and critically assesses the human wellbeing effects of these systems in Africa. According to the systematic review, these small-scale renewable energy systems have positive effects in terms of education, health, safety and security, entertainment, and social connectedness. In the realms of income and firm productivity, the results were mixed, with some studies showing that the adoption of solar home systems contributed to increases in income and firm productivity, and others finding little or no evidence to support this view. However, a critical review indicates that some of the positive effects are often based on self-reporting, and rigorous evidence regarding the nature and the magnitude of the wellbeing effects of these systems is currently scarce and at times inconclusive. These systems will continue to play a role in Africa’s energy landscape in the foreseeable future due to limited access to and uncertainties related to centralised grid electrification for a significant segment of the population; but, based on the weak evidence base, we are daydreaming if we think that solar home systems can improve human wellbeing in a significant way due to their low energy-generation capacity. Accordingly, future research opportunities are suggested, which could help to address some of the shortcomings in the evidence base.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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