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Enregistrement W4377102825 · doi:10.1016/j.egyr.2023.05.027

Assessing motivations and barriers to renewable energy development: Insights from a survey of municipal decision-makers in Alberta, Canada

2023· article· en· W4377102825 sur OpenAlexafffundabout
Sonak Patel, John R. Parkins

Notice bibliographique

RevueEnergy Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésRenewable energyContext (archaeology)Energy transitionEnvironmental economicsBusinessGovernment (linguistics)Environmental planningEnvironmental resource managementEconomicsEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal renewable energy development is a component of community energy that remains under-examined. Particularly, within jurisdictions like Alberta, Canada, where fossil fuels remain dominant, transition to decentralized and renewable energy systems can be challenging. To gain a deeper understanding of the motivations and the barriers to building renewable energy projects within municipalities, we utilize a province-wide survey of municipal decision-makers (n = 101). Results are examined through a framework that combines the theory of planned behaviour with transition theory to identify specific motivations and challenges associated with renewable energy development in this jurisdiction. Consistent with other research, results highlight the perception of economic value that encourages municipal renewable development. Key constraints on the development of renewable projects are associated with difficulties in accessing grants, limited support from the provincial government, and a concern about aesthetics and negative impacts on natural landscapes. Results are discussed in the context of published literature on this topic, with insights on the value of this blended theoretical framework for unpacking and understanding constraints and opportunities for renewable energy development at the municipal level.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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