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Enregistrement W6944932802 · doi:10.20381/ruor-22242

Power to the People: Assessing Renewable Energy Cooperatives in Ontario

2018· article· en· W6944932802 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energySustainabilityEnergy policyFeed-in tariffGreenhouse gasGovernment (linguistics)Order (exchange)Energy securityEquity (law)Electricity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is need for increased production of electricity from renewable energy technologies. The transition to a low-carbon economy, whilst achieving energy security and meeting the Sustainable Development Goal 7 (SDG7) is an ongoing challenge for many countries. Local communities instituting an energy co-operative model may be instrumental to reducing greenhouse gas emissions to attain the 2030 goal. Renewable energy co-operatives (RECs) are one approach that can contribute to environmentally and socially equitable energy transitions in order to meet the SDG7. This thesis examines the factors that affect the success of RECs within Ontario to better discern how RECs are set up and how government policy affects their development. The main research question of this study is “How can Ontario’s renewable energy co-ops grow, experience long-term viability, be updated or expanded?” This thesis argues that the quest towards energy transition, a low-carbon economy and to achieve both the federal and provincial targets by 2030 should take on a multi-stakeholders approach. In theory, this should reflect community desires, goals and energy equity since a community should have its own supported role in energy generation towards the whole of Ontario. With the absence of provincial support from the removal of the Feed-In Tariff (FIT) program in 2017, it is now imperative that municipal governments become involved in REC developments within their community. The methodological approach of this thesis uses a combination of the Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats (SWOT) and sustainability analyses in order to interpret the data collected from semi-structured interviews with co-ops and policymakers as well as their websites and reports. This study examines the support structures and barriers for the growth of RECs in Ontario and how their growth can contribute to the SDG7. Through document review and interviews with representatives from the co-ops, I discovered that barriers include unstable government policy, inadequate funding, and a lack of support from financial institutions due to the smaller size of the projects developed by power co-ops. Comparisons with REC policy and progress in European countries show Ontario can do more to support RECs. This thesis concludes that one of the many available options for Ontario to contribute substantially to the transition to a low-carbon-economy is through applying the Pan-Canadian Framework on Clean Growth and Climate Change and the SDG7 by supporting citizen-led initiatives like RECs and to encourage large financial institutions to invest in their communities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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