Siting bioenergy facilities in the United States: Measuring participation in decisions and distribution of effects
Notice bibliographique
Résumé
Indicators are crucial for measuring progress in sustainability, community development, and energy equity objectives. Thus, indicators are vital for siting or repurposing energy facilities, revealing benefits and adverse effects on underserved communities compared to those under baseline or alternative conditions. However, the use of quantitative metrics can reduce the assessment of progress to a technical exercise of data collection, frequently lacking citizen participation. In this paper, we emphasize the importance of incorporating procedural and distributional justice into the siting process, through the identification of indicators aimed at avoiding the perpetuation of or increase in socioeconomic disparities. More specifically, we describe the process through which a diverse committee of US agriculture, energy, and environmental justice stakeholders and experts, along with US energy researchers, collaboratively developed a list of indicators reflecting justice objectives for siting bioenergy. Stakeholders emphasized categories of procedural justice indicators such as trust, influence, informed consent, and private property rights, whereas energy burden, for example, was identified as an important distributional justice indicator. The proposed indicators can be selected or modified to reflect local needs and priorities. This paper demonstrates that indicators can be developed through participatory processes to guide stakeholders to make informed decisions regarding siting and permitting of biorefineries or biopower facilities. These indicators enable the comparison of siting options; early identification of key problems, concerns, or priorities; and tracking of progress toward justice-related targets. Ultimately, this approach contributes to a more equitable and sustainable energy transition.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».