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Enregistrement W7017273036

Assessing the cost feasibility of solar projects in Canada using the RETScreen Expert software

2021· other· en· W7017273036 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasRenewable energyFossil fuelElectricitySolar energyElectricity generationGlobal warmingPhotovoltaicsSolar power
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The climate emergency is melting glaciers, destroying forests and increasing sea water levels worldwide. The burning of fossil fuels, current urbanization and transportation patterns, careless industrialization all release harmful greenhouse (GHG) gases to the atmosphere leading to the biggest issue faced by humanity: climate change. Countries around the world are addressing GHG emissions by transitioning to renewable energy sources. Energy experts calculate that offsetting 50% of all future demand growth in thermal electricity generation by solar photovoltaics (PVs) would reduce annual global carbon dioxide emissions by 10% in 20 years and 32% in 50 years. Installing more renewable energy projects worldwide to reduce GHG emissions is a way forward to avert the climate emergency. Countries like China, India and Germany on the one hand are the top greenhouse gas emitting countries in the world and on the other are becoming world leaders in installing solar projects, thereby reducing global installation costs and making solar power more financially and technically viable. By investing in research, development, and deployment those three countries are making solar PV systems better and extremely cost-effective for every other country. Empirical data clearly shows that today solar PV is now the cheapest source of electricity in the world and has reached grid parity in comparison to fossil fuel sources. Canada is amongst the top 10 countries in the world in terms of generating the most greenhouse gas emissions. In 2019, Canada emitted more than 1,982 MTCO2 emissions on this earth and is ranked eighth in the world in terms of emissions. As per the Paris Agreement, 2015, Canada had committed to reduce its GHG emissions by 30 per cent from 2005 levels by 2030. To achieve that ambitious goal, Canada needs to focus on policies and processes that would help reduce GHG emissions in the long run. But is Canada making sufficient efforts to reach their target and to change the policies that favor more renewable energy installations, especially solar energy? This study reveals that Canada has a history of scraping decisions and policies that were made to promote and benefit the solar industry. No incentive systems are active at present, and the government is not rolling out plans for subsidies to solar projects that would have helped the sector achieve low-cost projects and hence acted as a motivation for more installations. By analyzing an actual quote given by a company for a 10-kW solar project in Ontario and assessing the costs using the RETScreen Expert software, this study concludes that a solar project is not feasible in Ontario if there are no incentives or subsidies provided to offset the high costs. This is further backed up by Canada’s ranking at the international level as compared to the other countries in terms of total installed solar capacities and the cost of solar installations which shows that Canada has not been focusing on increasing solar installations that would have brought down the costs and \nmade the projects feasible, and hence would fail to achieve the 2030 targets as it is not creating positive a policy environment with yearly targets and aim to reduce the GHG emissions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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