Mid-Century Strategies: pathways to a low-carbon future?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Since the Paris Agreement was adopted in 2015, both national and subnational governments have been encouraged to submit Mid-Century Strategies, outlining how they would reach their deep decarbonization goals. However, research on the design and potential of these strategies has been very limited. To address this shortcoming, here we assess 13 such strategies – six national, seven subnational – in a comparative fashion. We find that the energy-economy-climate models underpinning these strategies are generally of high quality, though national jurisdictions generally performed better. However, most strategies are not plausible without significant changes to policy, and the industrial sector in particular presents a major limitation. The strategies are helpful in revealing this gap, but much works remains to be done for plausible mid-century decarbonization trajectories to become a reality. We also find that public input and societal participation in strategy building were a double-edged sword depending on the constellation of domestic preferences. Key policy insights Governmental Mid-Century Strategies for deep decarbonization are underpinned by high-quality energy-economy-climate models Governments’ proposed strategies require significant new policies, as even among jurisdictions that have an MCS, extant policies are insufficient to achieve deep decarbonization No jurisdiction studied has yet put forward a plausible decarbonization policy for the industrial sector. Public input and societal participation can be a double-edged sword: they can increase durability of the strategy but also enable opposing forces to mobilize against ambitious changes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».