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Record W2289992782 · doi:10.71781/19564

The adoption of advanced feed-in tariffs in Ontario : a case of institutional layering

2013· dissertation· en· W2289992782 on OpenAlexfundaboutno aff
Jacques Fontaine

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2013
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicLabor Movements and Unions
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Resources CanadaIndependent Electricity System OperatorOntario Medical AssociationOntario Power AuthorityDavid Suzuki Foundation
KeywordsLayeringBusinessIndustrial organizationBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

En mai 2009, l’Ontario a adopté la Loi sur l’énergie verte et devint ainsi la première juridiction en Amérique du Nord à promouvoir l’énergie renouvelable par le biais de tarifs de rachat garantis. En novembre 2010, dans son Plan énergétique à long terme, la province s’est engagée à déployer 10,700 MW en capacité de production d’énergie renouvelable non-hydroélectrique par 2018. Il s’agit de la cible de déploiement la plus élevée dans ce secteur au Canada. Les infrastructures de production et de distribution d’électricité comprennent des coûts d’installation élevés, une faible rotation des investissements et de longs cycles de vie, facteurs qui servent habituellement à ancrer les politiques énergétiques dans une dynamique de dépendance au sentier. Depuis le début des années 2000, cependant, l’Ontario a commencé à diverger de sa traditionnelle dépendance aux grandes centrales hydroélectriques, aux centrales à charbon et aux centrales nucléaires par une série de petits changements graduels qui feront grimper la part d’énergie renouvelable dans le mix énergétique provincial à 15% par 2018. Le but de ce mémoire est d’élucider le mécanisme de causalité qui a sous-tendu l’évolution graduelle de l’Ontario vers la promotion de l’énergie renouvelable par le biais de tarifs de rachat garantis et d’une cible de déploiement élevée. Ce mémoire applique la théorie du changement institutionnel graduel de Mahoney et Thelen au cas du développement de politiques d’énergie renouvelable en Ontario afin de mieux comprendre les causes, les modes et les effets du changement institutionnel. Nous découvrons que le contexte canadien de la politique énergétique favorise la sédimentation institutionnelle, c’est-à-dire un mode changement caractérisé par de petits gains favorisant l’énergie renouvelable. Ces gains s’accumulent pourtant en transformation politique importante. En Ontario, la mise sur pied d’une vaste coalition pour l’énergie renouvelable fut à l’origine du changement. Les premiers revendicateurs de politiques favorisant l’énergie renouvelable – les environnementalistes et les premières entreprises d’approvisionnement et de service en technologies d’énergie renouvelable – ont dû mettre sur pied un vaste réseau d’appui, représentant la quasi-totalité de la société ontarienne, pour faire avancer leur cause. Ce réseau a fait pression sur le gouvernement provincial et, en tant que front commun, a revendiqué l’énergie renouvelable non seulement comme solution aux changements climatiques, mais aussi comme solution à maints autres défis pressants de santé publique et de développement économique. La convergence favorable d’un nombre de facteurs contextuels a certes contribué à la réussite du réseau ontarien pour l’énergie renouvelable. Cependant, le fait que ce réseau ait trouvé des alliés au sein de l’exécutif du gouvernement provincial s’est révélé d’importance cruciale quant à l’obtention de politiques favorisant l’énergie renouvelable. Au Canada, les gouvernements provinciaux détiennent l’ultime droit de veto sur la politique énergétique. Ce n’est qu’en trouvant des alliés aux plus hauts échelons du gouvernement que le réseau ontarien pour l’énergie renouvelable a pu réussir.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.627

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0130.006
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.303 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2013
Admission routes2
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