Elements and Enablers of Low-Emissions Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meeting the challenge of climate change requires worldwide action from all sectors of society. Throughout this transition, oil and gas will have a role to play within the mix of energy sources to meet the need for affordable and clean energy products and services. IPIECA has identified a list of common elements and enablers of future pathways that most projected low-emissions pathways shared. The resulting paper considers the near- and long-term aims of the Paris Agreement, along with the challenges to address climate change whilst meeting the UN Sustainable Development Goals. Further to this, the current energy system is explored in order to provide a basis to evaluate the common elements of the multiple pathways to a low-emissions future. The three common elements of an energy system transition are: improving efficiency; reducing emissions from the power generation; and deploying alternative low-emission options in end-use sectors. The common enablers of a low-emissions pathways identified are: collaboration, effective policy and the availability of finance. This paper explores in detail these elements and examines key technologies to support this transition. The role of the oil and gas industry in meeting the long-terms aims of the Paris Agreement is also outlined. Furthermore, it addresses the challenges on addressing climate change in the context of the Paris Agreement and the UN Sustainable Development Goals and provides a perspective on the role of the oil and gas industry as enablers of pathways to meet a low-emissions future.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».