Is clean growth really all that clean? A review of the cumulative effects associated with renewable energy clean growth initiatives in Canada and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Clean growth (also known as green capitalism, green economy, or green growth) is an economic theory in which economic expansion occurs in an environmentally and ecologically sustainable manner. Technologies such as hydropower, wind energy, small nuclear reactors, and solar power have been championed as important aspects of the transition and transformation needed to address the climate crisis. Although many of these projects are inherently more environmentally friendly than traditional approaches to energy development, the cumulative effects of clean growth technologies have not been reviewed before. Cumulative effects (the additive impacts of multiple minor stresses such as many small wind turbines or their complex synergistic effects) can create significant threats to the environment. This review aimed to understand the individual and cumulative effects of clean growth technologies, and provide examples of how these cumulative effects are being quantified and mitigated in Canada and beyond. In general, cumulative effects in clean growth technologies are understudied with little knowledge regarding how they are impacting the environment and society. Understanding the societal and cultural impacts of multiple clean growth projects, in addition to the environmental impacts, particularly in traditional Indigenous lands and territories, is a necessity prior to undertaking further development. We recommend investing in long-term monitoring of clean growth technologies as well as ensuring adequate baseline data to better understand potential impacts. Furthermore, we recommend that impact assessments consider long-term and future stressors to allow managers to understand how cumulative effects will manifest in a changing world. Ensuring the use of consistent terminology and varied indicators and/or endpoints for research involving cumulative effects and clean growth, and considering the activity in its broader context (e.g., considering spatial and temporal aspects), will enable more robust research and more comprehensive understanding of impacts. Finally, we suggest documenting best practices for evaluating and monitoring the cumulative effects in clean growth to support decision makers.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».