Impacts of Technology Uncertainty on Energy Use, Emission and Abatement Cost in USA: Simulation results from Environment Canada’s Integrated Assessment Model
Notice bibliographique
Résumé
To what extent could various technological advancements in the coming decades potentially help greenhouse gas mitigation in the U.S.? What could the potential contribution of end-use technology and other key clean electric energy technologies such as CCS, Nuclear power, wind & solar, and biomass be? This paper presents simulation results from an Integrated Assessment Model that suggest that, in the absence of policy measures, even under the most optimistic state of technology development and deployment scenarios, the U.S. energy system would still be dominated by fossil fuels and GHG emissions would increase significantly between 2010 and 2050. A pessimistic scenario in end-use technology would result in increased electric and non-electric energy use and GHG emissions compared to the advanced technology scenario, while a pessimistic scenario in any one of the four clean technologies examined would result in reduced electric and non-electric energy use and a small increase in GHG emissions. However, if all technologies are in pessimistic status, GHG emissions would increase significantly as more fossil fuels would be used in the energy system. Technology alone cannot achieve the abatement levels required. A market-based policy targeting the reduction of U.S. GHG emissions to 50% below 2005 levels by 2050 would result in dramatic decrease in coal-fired generation. With abatement policies in place, favorable technology scenarios reduce abatement costs and facilitate the energy system transition from fossil fuels to clean energy.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».