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Enregistrement W7008073543

Assessment Of Greenhouse Gas Emissions From Hydropower Projects Using G-RES Tool

2023· dissertation· en· W7008073543 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydropowerGreenhouse gasRenewable energyNorwegianElectricityWind powerRenewable resource
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2050 net zero transition requires analyzing and calculating GHG emissions from different renewable energy sources. Hydropower in this big transition plays a vital role, as it serves as a green battery capable of generating electricity when other renewables like wind and solar may be hindered by weather conditions. Energy storage, provided by hydropower, becomes essential in such scenarios. \nAlthough hydropower is a renewable energy source, which has a minimum emission, it still produces GHG emissions from reservoirs and during construction, hence, it is important to calculate GHG emissions related to hydropower projects.\nIn this study, the focus is on evaluating emissions from existing or expanded reservoirs, excluding emissions from the construction phase. \nTo study and analyze GHG emissions from reservoirs G-RES tool was used, which is led by International Hydropower Association and the UNESCO Chair in Global Environmental Change, The G-res Tool was developed using a conceptual framework created with scientists from the University of Quebec at Montreal (UQAM), the Norwegian Foundation for Scientific and Industrial Research (SINTEF) and the Natural Resources Institute of Finland (LUKE), with assistance from the World Bank. The study utilized the G-RES tool to investigate 15 Norwegian reservoirs, comparing the results with emissions from eight Norwegian wind farms and the global solar project emissions intensity. \nThe simulations conducted highlighted the importance of factors such as land cover and soil type within reservoirs, as they significantly impact the quantity of emissions released into the atmosphere. Thoroughly studying these factors before embarking on reservoir construction is crucial. \nThe study showed that the lowest emissions intensity from reservoirs can be 0gCO2e/kWh, while the highest is 5.7gCO2e/kWh, in a comparison from Norwegian onshore wind the lowest emissions rate is 11gCO2e/kWh, and from the offshore wind concepts the lowest 18 gCO2e/kWh, and the highest 31.4gCO2e/kWh, while the lowest global solar emissions rate is 38gCO2e/kWh, while the highest is 48gCO2e/kWh. \nFurther examination and improvement of the G-RES tool are necessary, to ensure that all requirements are met. The proper utilization of this tool can save considerable time, expenses, and resources, enabling hydropower project owners to attain certification and generate green electricity.\nThe study is done with SINTEF and IHA (International Hydropower Association) collaboration

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,366 · 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