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Enregistrement W4366772322 · doi:10.3390/en16083601

Actualization and Adoption of Renewable Energy Usage in Remote Communities in Canada by 2050: A Review

2023· review· en· W4366772322 sur OpenAlexafffundabout
Obiora S. Agu, Lope G. Tabil, Edmund Mupondwa

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensGovernment of CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSugar Research and Development Corporation
Mots-clésRenewable energyBusinessEnvironmental economicsSoftware deploymentFeed-in tariffNatural resource economicsRenewable energy creditIndigenousSubsidyGreenhouse gasEnergy developmentWind powerSustainable developmentEnvironmental resource managementEnergy policyEnvironmental scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote community initiatives for renewable energy are rapidly emerging across Canada but with varying numbers, success rates, and strategies. To meet low-carbon transition goals, the need to coordinate technology deployment and long-term policy to guide the adoption is critical. Renewable resources such as wind, solar, hydro, and biomass can provide energy at a subsidized cost, create sustainable infrastructure, and provide new economic viability in social value integration. The renewable energy transition is crucial to Canada in sustaining remote and indigenous communities by providing local, clean, and low-carbon-emission energy for heat, power, and possibly transportation. This paper identified 635 renewable resources projects deployed to improve and increase electricity supply. To an extent, balancing demand within the remote and indigenous communities of Canada and highlighting sustainable renewable energy development through ownership participation within the communities is achievable before 2050 and beyond through energy efficiency and the social value of energy. The article identifies clean energy targets as mandated by the different provinces in Canada to reach net-zero GHG emissions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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