Standardized metrics to quantify solar energy-land relationships: A global systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Ground-mounted solar energy installations, including photovoltaics (PV) and concentrating solar power (CSP), can have significant environmental, ecological, and sociocultural effects via land-use and land-cover change (LULCC). Research in disciplines ranging from engineering to environmental policy seeks to quantify solar energy-land (SE-land) interactions to better understand the comprehensive impacts of solar energy installations on society. However, increasing evidence shows that scholars across research disciplines employ disparate metrics to quantify SE-land interactions. While solar energy deployment helps to achieve progress toward sustainable development goals (SDG 7- affordable and clean energy), the inconsistent use of metrics to describe SE-land interactions may inhibit the understanding of the total environmental and ecological impacts of solar energy installations, potentially causing barriers to achieve concurrent SDG's such as life on land (SDG 15). We systematically reviewed 608 sources on SE-land relationships globally to identify and assess the most frequent metric terms and units used in published studies. In total, we identified 51 unique metric terms and 34 different units of measure describing SE-land relationships across 18 countries of author origin. We organized these findings into three distinct metric categories: (1) capacity-based (i.e., nominal), (2) generation-based, and (3) human population-based. We used the most frequently reported terms and units in each category to inform a standardized suite of metrics, which are: land-use efficiency (W/m2), annual and lifetime land transformation (m2/Wh), and solar footprint (m2/capita). This framework can facilitate greater consistency in the reporting of SE-land metrics and improved capacity for comparison and aggregations of trends, including SE-land modeling projections. Our study addresses the need for standardization while acknowledging the role for future methodological advancements. The results of our study may help guide scholars toward a common vernacular and application of metrics to inform decisions about solar energy development.
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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 | 0,028 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».