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Enregistrement W3004973099 · doi:10.2172/1597217

Getting to Neutral: Options for Negative Carbon Emissions in California

2020· report· en· W3004973099 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon neutralityScope (computer science)IncentiveEnvironmental scienceCarbon dioxideCarbon dioxide in Earth's atmosphereNeutralityBiomass (ecology)Environmental economicsGreenhouse gasCarbon fibersNatural resource economicsEnvironmental resource managementComputer scienceEconomicsPolitical scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report is an assessment of negative emissions pathways - ones that physically remove CO2 from the atmosphere - that can help California achieve carbon neutrality by 2045, or sooner. It integrates original research findings with current published research on three main pillars of negative emissions: natural and working lands, carbon capture from biomass conversion to fuels, and direct air capture. The focus and scope of this report is unique: it only addresses practices and technologies for removing carbon dioxide from the air. It also encompasses the entire breadth of strategies, from land management to the latest technological options, and it evaluates the cost of every step of the solution, from waste biomass collection to carbon dioxide transport and geologic storage. The methods are intended to be transparent; details of the calculations and underlying data are included in the report body and appendices. This study intentionally avoids any discussion of policies and does not include current incentives; it provides a range of options, tradeoffs and costs that can be used to inform future policies. The key finding of this report is that carbon neutrality is achievable.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations109
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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