How You Count Carbon Matters: Implications of Differing Cookstove Carbon Credit Methodologies for Climate and Development Cobenefits
Notice bibliographique
Résumé
The opportunity to apply for carbon credits for cookstove projects creates a source of funding that can be leveraged to promote the "win-win" environmental and development benefits of improved cookstoves. Yet, as in most environment-development efforts, unacknowledged trade-offs exist under the all-encompassing "win-win" claims. This study therefore compares different scenarios for calculating cookstove carbon credits, including comparing different types of stoves using different fuels, different methodologies and theoretical scenarios to account for a range of climate-relevant emissions. The results of the study highlight the following: 1) impacts of different assumptions made within carbon credit methodologies, 2) discussion around potential trade-offs in such projects, and 3) considerations needed to truly promote sustainable development. The Gold Standard methodology was more comprehensive in its accounting and generally calculated more carbon credits per scenario than the Clean Development Mechanism methodology. Including black carbon in calculations would be more reflective of climate-relevant stove emissions and greatly increase the number of credits calculated. As health and other development benefits are not inherently included in carbon credit calculations, to achieve "win-win" outcomes, deliberate decisions about project design need to be made to ensure objectives are met and not simply assumed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».