The First North American Carbon Storage Atlas
Notice bibliographique
Résumé
Canada, Mexico and the United States formed the North American Carbon Atlas Partnership (NACAP) in December 2008 to collaborate in the development of a North American Carbon Storage Atlas (NACSA). This partnership was formally announced by the Presidents of the United States and Mexico and the Prime Minister of Canada at their meeting in Guadalajara, Mexico, in August 2009. The NACAP effort identified and quantified large stationary sources of carbon dioxide (CO 2 ) emissions, identified and screened sedimentary basins suitable for CO 2 storage, and estimated the CO 2 storage resources of the three most common types of geological media—oil and gas reservoirs, unmineable coal and deep saline formations—in those basins using publicly available geological data. To develop the atlas NACAP had to harmonize storage resource estimation methodologies, define a common scale and resolution, and develop procedures for the treatment of shared sedimentary basins across national borders. Although North America is a large emitter of CO 2 , the results of the assessments by the three countries demonstrate that potential CO 2 storage resources in North America are hundreds, if not thousands, of times greater than current CO 2 emissions. Certainly, practical considerations will reduce these estimates. The maps of the large stationary CO 2 sources and of the CO 2 storage resources show that the sources and storage resources frequently either overlay each other or are within manageable distances of each other, making carbon capture and storage an attractive option to reduce CO 2 emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».