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Enregistrement W4303457487 · doi:10.1016/j.erss.2022.102829

Injustices in rural electrification: Exploring equity concerns in privately owned minigrids in Tanzania

2022· article· en· W4303457487 sur OpenAlexfundno aff
Hannah Mottram

Notice bibliographique

RevueEnergy Research & Social Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of AlbertaUniversity of SheffieldEngineering and Physical Sciences Research CouncilGlobal Challenges Research FundUniversity of Dar es Salaam
Mots-clésRural electrificationTanzaniaElectricityBusinessElectrificationEquity (law)Economic growthRural areaEconomicsSocioeconomicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to electricity is vital for many basic needs, but it is often unaffordable. Since 2008, there has been an increase in private companies providing electricity access in rural areas through solar minigrids in Tanzania. This paper focuses on the different tariffs used in projects in Tanzania and how they distribute costs. Data were collected over eight months of fieldwork in 2019/2020 from six rural communities through interviews, focus groups, surveys, and directly from minigrid companies. I have found that by private companies treating electricity as an economic good communities experience energy injustices. Under many tariffs poorer households pay more per unit than those with higher incomes. Poorer households are less likely to be able to connect and under some tariffs self-disconnect from their electricity service. Barriers such as lack of participation in project development, high tariffs, and high connection fees limit the benefits of rural electrification.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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