Assessment of the Financial Benefits from Wind Farms in US Rural Locations
Notice bibliographique
Résumé
Rural locations provide limited economic opportunities, mainly relying on agricultural activities, with scarce industrial or commercial investment and employment. This has led to higher risks related to poverty, with a lack of opportunities for education, healthcare, and general services leading to rural migration. On the other hand, wind energy is growing exponentially in the United States (US). Rural locations offer very good siting options for wind farms considering the ever-growing size of their equipment and significant required area. Therefore, wind farms may provide financial opportunities to local rural communities, reducing poverty risks and improving living standards. These financial benefits include rental income for landowners, additional tax collection for public service funding, increased income for school districts, and overall larger local investments. However, the available data are too coarse, broad, and unconnected, not allowing local communities, wind developers, and stakeholders a clear panoramic of the benefits that each individual location, school district, or landowner may receive. This research compiled dispersed big data for its integration into a large Geographic Information System (GIS). This system is capable of performing analysis to provide a much better understanding of the actual benefits that the wind industry provides to each individual rural stakeholder. Data were converted to geospatial layers, when required, to allow for a fuller comprehension of all factors impacting financial benefits and risks from the wind industry. Analyses were expanded to evaluate the lease financial benefits for landowners in Texas, applying the data provided by local and state agencies. The approach developed in this research will allow for its application in diverse geographical locations to explore additional financial benefits that each individual rural stakeholder may receive from the wind industry. This will allow local authorities, landowners, wind developers, and communities to better negotiate for the future expansion of wind energy, providing all parties involved with significant benefits and allowing the continuous growth of renewable energy to overcome the damaging effects from climate change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».