The 5 Cs of Agrivoltaic Success Factors in the United States: Lessons from the InSPIRE Research Study
Notice bibliographique
Résumé
The concept of agrivoltaics (combining agriculture and solar photovoltaics technologies on the same land in novel configurations) has emerged as an approach to mitigate conflicts between solar and agricultural activities by providing mutual benefits and added values to each sector. The U.S. Department of Energy has supported agrivoltaics research since 2015 through its Innovative Solar Practices Integrated with Rural Economies and Ecosystems (InSPIRE) research project (National Renewable Energy Laboratory 2022). The InSPIRE project is the most comprehensive coordinated research effort on agrivoltaics in the United States and has examined opportunities and tradeoffs at over 25 sites across the country that span crop production, pollinator habitat, ecosystem services, animal husbandry, and d. Integrating research sites with active commercial agricultural operations can introduce unique challenges for conducting research. This synthesis aims to highlight the technical and non-technical insights from InSPIRE agrivoltaic field research sites from 2015-2021 to support i) appropriate deployment of agrivoltaic projects; ii) more successful research on agrivoltaics; and iii) more effective partnerships on agrivoltaic projects. The synthesized lessons discussed here are focused less on specific case study outcomes (i.e., the percent change in crop yield in an agrivoltaics configuration), and instead more on the elements that enable and facilitate agrivoltaics projects to be installed and operated along with research to be conducted at those sites. We find that there are some insights that are applicable across all types of agrivoltaic projects, while ecosystem service projects and crop production agrivoltaic projects can often have other unique considerations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».