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Enregistrement W7128035640 · doi:10.22260/crc-csce-2025/0012

Business Model Evaluation of Renewable Energy Community in Multi Unit Residential Building in Canada net metering, considering the regulatory framework, ownership and organizational structure

2025· article· W7128035640 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zahra Keshavarz Moraveji, Yunping Liang, Ursula Eicker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésUnit (ring theory)Renewable energyBusiness modelOrganizational structureMode (computer interface)Net (polyhedron)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable Energy Community (REC) is an emerging concept that empowers local customers to generate decentralized renewable energy.Integrating RECs into the building industry presents a promising opportunity to support the transition toward net-zero cities.However, the viability of RECs depends on regional regulatory frameworks, permitted governance structures, and very importantly, business models.Compared to pioneering European countries, Canada lacks the regulatory support needed to fully enable REC.This paper proposes and evaluates various business models for potential REC implementations under Canada's existing regulatory constraints.The analyzed models focus on "behindthe-meter" electricity distribution, a multi-stakeholder type of REC, where generation occurs independently of the Distribution System Operator.The study also explores different ownership structures, including resident-led (community-based) ownership and non-occupant (investor-led) ownership, as well as financing strategies.Additionally, it examines various legal structures and income distribution models, which collectively shape business models.A case study was conducted based on a multi-unit residential building in Montreal.The results indicate that Canada's current regulatory framework, particularly Quebec, does not support diverse scales and models of REC.Regulatory changes, including rebates for generator purchase, low-interest loans, and tax incentives, are necessary to facilitate local renewable energy developments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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