Prevalence and predictors of wind energy opposition in North America
Notice bibliographique
Résumé
Addressing climate change requires societies to transition away from fossil fuels toward low-carbon energy, including renewables. Unfortunately, large wind projects have proven politically controversial, with groups opposing them across advanced economies. To date, there are few large-scale, systematic studies to identify the prevalence and predictors of opposition to wind energy projects. Here, we analyzed a dataset of wind energy projects across the United States and Canada between 2000 and 2016. We found that during this period, in the United States, 17% of wind projects faced significant opposition, and in Canada, 18% faced opposition, with rates in both countries growing over time. Opposition was concentrated regionally in the Northeastern United States and in Ontario, Canada. In both countries, larger projects with more turbines were more likely to be opposed. In the United States, opposition was more likely and more intense in areas with a higher proportion of White people, and a smaller proportion of Hispanic people. In Canada, opposition was more likely and more intense in wealthier communities. The most common tactics used to oppose wind energy were court cases, legislation, and physical protests. The number of people engaging in opposition to wind projects is likely small: Across articles that cited the number of individuals engaging in protests, the median number was 23 in the United States and 34 in Canada. When wealthier, Whiter communities oppose wind projects, this slows down the transition away from fossil fuel projects in poorer communities and communities of color, an environmental injustice we call "energy privilege."
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».