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Enregistrement W4410119815 · doi:10.1080/13549839.2025.2496162

Decarbonising cities: exploring regional energy justice implications

2025· article· en· W4410119815 sur OpenAlexaff
Adam Regier, Anna Berka, Christina E. Hoicka

Notice bibliographique

RevueLocal Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental justiceEconomic JusticeEconomic geographyPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyBusinessEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To meet energy demand and achieve climate and energy decarbonisation targets, cities adopt a range of mechanisms to facilitate renewable electricity development from their surrounding regions. These mechanisms are likely to have implications for regional community co-benefits, social acceptance of renewable energy projects, and energy justice. This research used document analysis to identify the procurement mechanisms being used by cities to source renewable electricity from surrounding regions and the types of actors involved. The analysis focussed on 27 cities pursuing ambitious 100% renewable energy or carbon neutrality goals and whose plans indicate engagement with their surrounding regions. The results point to eight types of mechanisms used by cities to develop renewable energy in their surrounding region. Of the 56 occurrences identified, 55 involved public actors, 25 involved private actors, and 12 involved civic actors. The findings demonstrate that cities are overcoming their local energy constraints by seeking to develop renewable electricity in their surrounding regions utilising mechanisms that are dominated by the involvement of public and private actors, leaving civic actors underrepresented. Key policy highlightsCities with ambitious renewable energy goals require large amounts of renewable energy to decarbonise. To achieve their decarbonisation goals, cities are adopting a range of mechanisms to facilitate renewable electricity development in the regions that surround them.This study identifies eight types of mechanisms used by cities to drive renewable energy development within their surrounding region; power purchase agreements, project acquisition, city-led project development, incumbent-city collaborative project development, niche-city collaborative project development, centralised decision making, advocacy, and market stimulation. Of the 56 occurrences identified, most were dominated by public (n = 55/56) and private actors (n = 25/56), with little involvement of civic actors (n = 12/56) such as households, citizens and community organisations.Limited citizen involvement in renewable energy development can hinder equitable benefits and social acceptance for regional communities. Civic participation in regional energy development is essential for a just and successful energy transition.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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