Harnessing Offshore Wind in Canada: The Regulatory Landscape for Offshore Wind Development and Lessons Learned from the United Kingdom, Denmark, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Offshore wind is a key renewable energy source which can lessen depend-ency on fossil fuels and help meet global decarbonization targets. Countries such as the United Kingdom, Denmark, and recently the United States of America, have success in operationalizing offshore wind developments. Canada, despite vast ocean resources, does not have any offshore wind projects. One reason for this can be attributed to the lack of policies to sup-port development of offshore wind projects. To date, there has been no research conducted on the legal regime for developing an offshore wind energy project in Canada. This research focuses on identifying which ear-ly-stage permits are required for offshore wind development federally and provincially, utilizing Nova Scotia as a provincial example. This article iden-tifies the relevant Canadian legislation, regulations, and decision-makers as well as makes suggestions to improve Canada’s regime. To identify regula-tory improvements that Canada could utilize, the regimes of the UK, Den-mark, and the USA are examined with a focus on their initial permit pro-cess. The proposed policy improvements relate to matters of environmental and impact assessments, seabed acquisition and licensing, as well as the administrative processes for granting required permits and consents.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».