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Enregistrement W4385891710 · doi:10.1080/23251042.2023.2247627

Agricultural landowner perspectives on wind energy development in Alberta, Canada: insights from the lens of energy justice and democracy

2023· article· en· W4385891710 sur OpenAlexafffundabout
Max Chewinski, Sven Anders, John R. Parkins

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sociology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésOpposition (politics)Wind powerDemocracyPoliticsSociologyEnvironmental resource managementEconomicsPolitical scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The political and economic landscape of Alberta, Canada, is deeply affected by fossil fuel extraction, thus limiting progress toward energy transition. Although transition is slowed by resistance to renewable energy technologies, public perspectives on these projects are diverse, with localized sensitives that are often not well understood. To improve our understanding of support and opposition to wind energy development, we draw on concepts of energy democracy, distributive and procedural justice. Utilizing a factorial survey experiment, and latent class analysis to measure these concepts with a sample of 401 large-scale agricultural landowners, we identify three distinct groups of individuals with unique preferences that are grounded in how individuals view and support wind energy. Contrasting most respondents with moderate views on wind projects, we identify a distinct group of supportive landowners when community benefits are well defined. A third group is defined largely by opposition to wind energy whereby justice concerns are associated with distancing their land from the impacts of wind turbines. Our conclusions identify the value of careful and transparent project design in consultation with local communities and affected landowners to avoid opposition noted here and in previous studies.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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