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Enregistrement W4365453883 · doi:10.3390/en16083412

Critical Review on Community-Shared Solar—Advantages, Challenges, and Future Directions

2023· article· en· W4365453883 sur OpenAlexaff
Nima Narjabadifam, Javanshir Fouladvand, Mustafa Gül

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)Position (finance)Production (economics)ElectricityEnvironmental economicsPoliticsBusinessPolitical scienceIndustrial organizationPublic relationsEnvironmental resource managementEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last few years, many innovative solutions have been presented to address the climate change crisis. One of the innovative solutions is the participation of community members in the collective production of solar electricity instead of individual production. The current study aims to provide a critical literature review of the collective production of solar electricity, which is called “community-shared solar” (CSS). Sixty-seven peer-reviewed publications were selected based on the setting up of a combination of related keywords. To analyze the concept of CSS in the existing literature, a multi-level perspective (MLP) framework was used to observe the CSS innovation at the niche, regime, and landscape levels. Four aspects, including the technical, economic, socio-political, and regulatory and institutional, were considered to evaluate those three levels. The results revealed that in the technical and economic aspects, CSS has reached maturity and internal momentum that can take it to the next levels. However, a lack of attention to the socio-political aspect and the regulatory and institutional aspect, in particular, is the potential barrier to the emergence of CSS and its potential position as a leading energy system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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