Causal inference to scope environmental impact assessment of renewable energy projects and test competing mental models of decarbonization
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental impact assessment (EIA), life cycle analysis (LCA), and cost benefit analysis (CBA) embed crucial but subjective judgments over the extent of system boundaries and the range of impacts to consider as causally connected to an intervention, decision, or technology of interest. EIA is increasingly the site of legal, political, and social challenges to renewable energy projects proposed by utilities, developers, and governments, which, cumulatively, are slowing decarbonization. Environmental advocates in the United States have claimed that new electrical interties with Canada increase development of Canadian hydroelectric resources, leading to environmental and health impacts associated with new reservoirs. Assertions of such second-order impacts of two recently proposed 9.5 TWh yr −1 transborder transmission projects played a role in their cancellation. We recast these debates as conflicting mental models of decarbonization, in which values, beliefs, and interests lead different parties to hypothesize causal connections between interrelated processes (in this case, generation, transmission, and associated impacts). We demonstrate via Bayesian network modeling that development of Canadian hydroelectric resources is stimulated by price signals and domestic demand rather than increased export capacity per se. However, hydropower exports are increasingly arranged via long-term power purchase agreements that may promote new generation in a way that is not easily modeled with publicly available data. We demonstrate the utility of causal inference for structured analysis of sociotechnical systems featuring phenomena that are not easily modeled mechanistically. In the setting of decarbonization, such analysis can fill a gap in available energy systems models that focus on long-term optimum portfolios and do not generally represent questions of incremental causality of interest to stakeholders at the local level. More broadly, these tools can increase the evidentiary support required for consequentialist (as opposed to attributional) LCA and CBA, for example, in calculating indirect emissions of renewable energy projects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle