Assessing Wind Energy Acceptance Amongst Landowning Farmers in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the acceptance of wind energy amongst rural landowning farmers in Alberta as they are a demographic that will be directly involved in and affected by wind energy development in the province. This thesis project uses data from an online survey completed by 401 Albertan landowning farmers between December 2018 and March 2019. The introductory chapter overviews the social acceptance of wind energy (SAWE) literature, the Albertan energy and wind energy landscape, the project background, and research methodology. In Chapter 2, I use ordered logistic regressions to assess how political ideology, fossil fuel preferences, and beliefs about wind energy impact attitudes towards wind energy (i.e., wind acceptance). I also explore whether wind energy is a politically polarized topic by looking for patterns in wind energy opinions across political divisions. The data suggests wind energy views are not politically polarized nor even polarized within this demographic as few expressed strong opinions for or against this type of energy development. Instead, Albertan landowners appear to take diverse, moderate, and fragmented positions on various aspects of wind energy, a finding that suggests they are open to amending their views. Beliefs about the economic and environmental impacts of wind energy appear crucial in shaping landowners’ overall stance on this low-carbon technology. Chapter 3 is an exploratory study investigating the relationship between different beliefs about climate change and wind energy acceptance. Binomial logistic regressions suggest believing in the efficacy of and feeling a sense of responsibility in climate action makes one less likely to oppose wind energy, although perceived social norms had a stronger impact. Additionally, I use an exploratory cluster analysis to identify two main climate beliefs profiles, which I name as the Climate Realists and Climate Skeptics. These analyses suggest climate denial beliefs are common within this demographic, with many expressing climate denial beliefs that are strong and therefore unlikely to be reformed. Chapter 4 synthesizes insights from the project as a whole and proposes avenues for further energy social science research in Alberta.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».