Regulating the Geological Sequestration of CO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Governments worldwide should provide incentives for initial large-scale GS projects to help build the knowledge base for a mature, internationally harmonized GS regulatory framework. Health, safety, and environmental risks of these early projects can be managed through modifications of existing regulations in the EU, Australia, Canada, and the U.S. An institutional mechanism, such as the proposed Federal Carbon Sequestration Commission in the U.S., should gather data from these early projects and combine them with factors such as GS industrial organization and climate regime requirements to create an efficient and adaptive regulatory framework suited to large-scale deployment. Mechanisms to structure long-term liability and fund long-term postclosure care must be developed, most likely at the national level, to equitably balance the risks and benefits of this important climate change mitigation technology. We need to do this right. During the initial field experiences, a single major accident, resulting from inadequate regulatory oversight, anywhere in the world, could seriously endanger the future viability of GS. That, in turn, could make it next to impossible to achieve the needed dramatic global reductions in CO2 emissions over the next several decades. We also need to do it quickly. Emissions are going up, the climate is changing, and impacts are growing. The need for safe and effective CO2 capture with deep GS is urgent.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».