Balancing clean water-climate change mitigation trade-offs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Energy systems support technical solutions fulfilling the United Nations' Sustainable Development Goal for clean water and sanitation (SDG6), with implications for future energy demands and greenhouse gas emissions. The energy sector is also a large consumer of water, making water efficiency targets ingrained in SDG6 important constraints for long-term energy planning. Here, we apply a global integrated assessment model to quantify the cost and characteristics of infrastructure pathways balancing SDG6 targets for water access, scarcity, treatment and efficiency with long-term energy transformations limiting climate warming to 1.5 °C. Under a mid-range human development scenario, we find that approximately 1 trillion USD2010 per year is required to close water infrastructure gaps and operate water systems consistent with achieving SDG6 goals by 2030. Adding a 1.5 °C climate policy constraint increases these costs by up to 8%. In the reverse direction, when the SDG6 targets are added on top of the 1.5 °C policy constraint, the cost to transform and operate energy systems increases 2%–9% relative to a baseline 1.5 °C scenario that does not achieve the SDG6 targets by 2030. Cost increases in the SDG6 pathways are due to expanded use of energy-intensive water treatment and costs associated with water conservation measures in power generation, municipal, manufacturing and agricultural sectors. Combined global spending (capital and operational expenditures) to 2030 on water, energy and land systems increases 92%–125% in the integrated SDG6-1.5 °C scenarios relative to a baseline 'no policy' scenario. Evaluation of the multi-sectoral policies underscores the importance of water conservation and integrated water–energy planning for avoiding costs from interacting water, energy and climate goals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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 découle