MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983446435 · doi:10.4155/cmt.10.36

Cutting CO<sub>2</sub>emissions from the US energy sector: meeting a 50% target by 2030

2011· article· en· W1983446435 sur OpenAlexaboutno aff
Erika A. Warnatzsch, David Reay

Notice bibliographique

RevueCarbon Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasClimate change mitigationClimate changeEnergy sectorNatural resource economicsRange (aeronautics)Environmental scienceLegislatureEnergy mixScale (ratio)Business as usualEfficient energy useEnvironmental economicsEconomicsElectricity generationEngineeringPower (physics)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to be addressed on a global scale in order to reduce emissions.These target areas are power generation, industry and manufacturing, mobility, buildings and consumer choices [104].In addition to looking at these global sectors, the report also looks at regional trends in four of the world's large economic regions: the USA and Canada, EU-25, China and Japan.WBCSD outlines many potential mitigation and abatement strategies as well as the possible barriers that may arise.The key indicators that this report uses for Canada and the USA are: growth (of energy, GDP and emissions), sources of power generation (i.e., fossil fuel, nuclear and renewable) and mobility (i.e., distance traveled, energy efficiency and type of fuel).WBCSD conclude that by controlling and changing these three indicators, combined USA and Canada carbon (C) emissions would drop to 0.9 Gt C in 2050 compared with the 2002 emissions of 1.76 Gt C, a 50% decrease.This study has two central objectives: to examine the main sources of CO 2 in the US energy sector and to put forward potential mitigation strategies for these emissions.More specifically, this study aims to determine strategies that will result in a reduction of cumulative CO 2 emissions from the US energy sector by at least 50% below 2005-levels by 2030.These strategies must not only be currently technologically viable but also economically, socially and politically acceptable. Experimental Current CO 2 emissions from the US energy sectorDefinition of the emissions from the energy sector Before the emissions from the energy sector can be analyzed, it is first necessary to define what the energy sector consists of and which emissions will be included.Hereafter, the 'energy sector' includes all activities requiring the use of any form of fuel to produce heat or work.Fuel sources include: coal, petroleum, natural gas, nuclear power and renewable energy sources.This study only considers CO 2 emissions and not the emissions from all GHGs or other agents of climate forcing.However, this particular GHG makes up 96% of the total emissions from the topic sector -the energy sector -and therefore mitigation strategies targeting CO 2 have the potential to achieve a large impact on overall emissions [1]. Analysis of current CO 2 emissions from the US energy sector Key termsKyoto agreement: International agreement to reduce GHG emissions from developed world nations under the United Nations Framework Convention on Climate Change, introduced in 1997 with a compliance period of 2008-2012.Energy sector: The US energy sector includes all energy production for consumption in the transportation, residential, commercial, industrial and electric utilities sectors.Renewable energy: Energy from a source that replenishes through natural phenomena on the scale of a human lifetime and is virtually inexhaustible.Direct emissions: Emissions that result from owned or leased sources.End-user: Sector, industry or individual that purchases or produces energy for its own consumption and not for resale.Census region and division: Groupings of states based on geographical, historical or cultural similarities for the purpose of data presentation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,151 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarbon ManagementMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207