Sustainable Energy Use in Dar es Salaam: Current Trends, Future Scenarios, and Policy Options
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, Africa accounted for only 5% of global energy demand and 3.7% of energy-related carbon dioxide emissions. However, Africa’s rapid urbanization will contribute to rising energy use and emissions, both regionally and globally. Using the case of Dar es Salaam, Tanzania, this thesis offers new insights relevant to the discourse on Africa’s evolving energy landscape. The thesis: (1) Estimates possible changes in Dar es Salaam’s residential energy use and greenhouse gas (GHG) emissions between 2015 and 2050, (2) Identifies key household and transport-related drivers of energy use and GHG emissions, (3) Assesses variations in energy use at the sub-city (ward) level, i.e., between settlements of differing socio-economic profiles and spatial location in the city, and (4) Examines institutional and societal factors that may constrain low-carbon development in Dar es Salaam. Three studies are presented to address the four aforementioned thesis aims. The first study – Modelling Future Patterns of Urbanization, Residential Energy Use and Greenhouse Gas Emissions in Dar es Salaam with the Shared Socio-Economic Pathways – employs a scenario-framework to scope different urban growth and GHG emissions pathways in Dar es Salaam. The work demonstrates an approach for projecting GHG emissions in an Africa city context that may be data constrained. The second study – Does Location Matter? Investigating the Spatial and Socio-Economic Drivers of Residential Energy Use in Dar es Salaam – shows the differences and clustering of energy use that exist at the ward level, and employs statistical methods to correlate energy use with different socio-economic and spatial characteristics of wards. The final study – Assessing Institutional and Societal Barriers to Low-Carbon Development in Dar es Salaam – asserts that processes to implement low-carbon measures (e.g., electrification and public transport projects) would need to engage multiple stakeholders in a collaborative process to leverage the power and mandate of different institutions. Together, these studies seek to inform energy and urban planning policies in Dar es Salaam that (1) enhance synergies between GHG mitigation investments, (2) support implementation strategies that consciously account for local energy use realities and infrastructure access needs, and (3) acknowledge linkages between sustainability, climate change, and socio-economic development strategies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».