Advancing agrivoltaics within the U.S. legal framework: A multidimensional assessment of barriers & opportunities
Notice bibliographique
Résumé
To support the broader realization of agrivoltaics in the U.S., this research provides a multidimensional assessment of the socio-political barriers and opportunities for development. A synthesis of five empirical studies is presented: 1) an investigation of the impediments to farmer adoption; 2) an exploration of development challenges from the perspective of solar industry professionals; 3) a survey gauging public support and siting preferences for agrivoltaics; 4) a life cycle assessment of a pasture-based agrivoltaic system; and 5) the development of a comprehensive legal framework for agrivoltaics in the U.S. The assessment reveals the intersectionality among key stakeholders, communities, the environment, and legal frameworks, which can inform agrivoltaic decision making, stakeholder relations, and policy design globally. The primary socio-political barriers identified include: techno-economic challenges, community resistance, lack of financial incentive for both sectors, and restrictive local land use policy. The central socio-political opportunities include: income diversification, enhanced community relations and acceptance, energy demand and emissions reduction, and policy integration between key sectors. These findings demonstrate the need for multidimensional and interdisciplinary approaches to agrivoltaic development and an increased research focus on socio-political considerations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».