Co-impacts of energy-related climate change mitigation in Africa’s least developed countries: the evidence base and research needs
Notice bibliographique
Résumé
This article analyses the debate associated with the co-impacts of climate change mitigation in developing countries, with a particular focus upon Africa’s least developed countries. While these countries’ emissions of greenhouse gases are relatively small (and they do not have emission limitation commitments in the current international regime), inattention to the mitigation agenda would mean that developing countries both miss potential funding opportunities and fail to ‘climate-proof’ their development strategies. A focus, therefore, upon the short-term, local, developmental impacts that serve to change the relative attractiveness of different mitigation options from the perspective of the developing country is in these countries’ current strategic interests. In this article, I examine three energy-related climate change mitigation options: improved cookstoves, carbon-free electricity and improved energy efficiency in industry. Following a conventional ‘climate analysis’ of each, the potential co-benefits and co-costs – drawn from the general literature and then investigated more specifically for the African countries under scrutiny – are identified. This examination reveals that relatively little work focusing explicitly, and simultaneously, upon climate change mitigation and co-impacts has been carried out in Africa’s least developed countries. In conclusion, a call for cross-fertilisation of information between heretofore disparate research communities is made. Additionally, the development of an integrated research agenda is identified as a priority, and the basis of this agenda is articulated.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».