Creating just agrivoltaic transitions for large-scale solar: a comparative multi criteria analysis
Notice bibliographique
Résumé
Agrivoltaics enables synergies between solar photovoltaics and agriculture, offering a dual solution to preserve agricultural activities while producing renewable electricity. Agrivoltaic systems promote agricultural, economic, social, and environmental outcomes, advancing Sustainable Development Goals SDG 2 (Zero Hunger); SDG 7 (Affordable and Clean Energy); SDG 12 (Responsible Consumption and Production); and (SDG 13 Climate Action). While the climate, technological, and agricultural productivity benefits of agrivoltaics are well understood, questions remain concerning its socio-technical opportunities and challenges as a catalyst for just transitions in both mature and emerging agrivoltaics jurisdictions. This study presents the first multi-criteria analysis (MCA)-based just transition assessment of agrivoltaics, providing a novel quantitative and socio-legal framework to evaluate its contribution to equitable energy transitions. Assessing the multifaceted contribution of agrivoltaics to climate, food, and energy security requires quantifying and evaluating benefits and risks to activate just transition-focused policy and legal reform. In turn this can enable the acceleration of socio-technical innovations to achieve landscape-level just agrivoltaics. The MCA framework is applied to three mature European agrivoltaic jurisdictions − Germany, Italy, and France − to guide emerging agrivoltaic practices in Alberta, Canada, and New South Wales, Australia. Applying quantitative and socio-legal functional comparative mixed methods MCA approach, the study provides a replicable framework to inform policy and regulatory design, highlighting opportunities to align agrivoltaic deployment with broader just transition objectives. The study findings offer actionable socio-legal insights for scaling agrivoltaics while embedding just transition principles, with broader implications for energy, climate, and agricultural policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».