Public Rooftop Revolution Third in a series of reports from ILSR on the solar rooftop revolution changing America
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, ILSR published a pair of reports that projected, by 2021,10 % of electricity in the U.S. could come from solar and at a lower price—without subsidies—than utility-provided electricity. In 2014 and 2015, Environment America’s Shining Cities reports examined how cities were catalysts for solar development. However, there has been a missing piece in the examination of how cities can support solar energy: what city leaders have done and can do to use solar on their own buildings. ILSR estimates that over 5,000 megawatts (MW) of solar could be inexpensively installed almost immediately on municipal property—more than a quarter of the nationwide total solar capacity through September 2014. This includes just the municipal buildings of the approximately 200 cities with 100,000 or greater population and it could save millions in energy costs. But it requires city officials to overcome a few, surmountable barriers. The Public Rooftop Solar Opportunity The opportunity of municipal solar spans financial savings, pollution reductions, and job creation: • Energy Savings: New Bedford, MA, is saving $6 to $7 million per year on electricity through its 16 MW of solar installations on municipal properties, which is 2.5 % of the entire city budget. • Greenhouse Gas Emissions Reductions: Maximizing New York City's solar potential with 410 MW of solar would reduce emissions by 1.78 million metric tons, 3.7 % of the city’s total emissions. • Significant Economic Impact: Maximizing Kansas City’s municipal solar potential of 70 MW could create 1400 jobs and add $175 million to the local economy.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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 ».