External-Cost Estimation of Electricity Generation in G20 Countries: Case Study Using a Global Life-Cycle Impact-Assessment Method
Notice bibliographique
Résumé
The external costs derived from the environmental impacts of electricity generation can be significant and should not be underrated, as their consideration can be useful to establish a ranking between different electricity generation sources to inform decision-makers. The aim of this research is to transparently evaluate the recent external cost of electricity generation in G20 countries using a global life-cycle impact-assessment (LCIA) method: life cycle impact assessment method based on endpoint modeling (LIME3). The weighting factors developed in the LIME3 method for each G20 country enable one to convert the different environmental impacts (not only climate change and air pollution) resulting from the emissions and resources consumption during the full lifecycle of electricity generation—from resource extraction to electricity generation—into a monetary value. Moreover, in LIME3, not only the weighting factors are developed for each G20 country but also all the impact categories. Using this method, it was possible to determine accurately which resources or emission had an environmental impact in each country. This study shows that the countries relying heavily on coal, such as India (0.172 $/kWh) or Indonesia (0.135 $/kWh) have the highest external costs inside the G20, with air pollution and climate accounting together for more than 80% of the costs. In these two countries, the ratio of the external cost/market price was the highest in the G20, at 2.3 and 1.7, respectively. On the other hand, countries with a higher reliance on renewable energies, such as Canada (0.008 $/kWh) or Brazil (0.012 $/kWh) have lower induced costs. When comparing with the market price, it has to be noted also that for instance Canada is able to generate cheap electricity with a low-external cost. For most of the other G20 countries, this cost was estimated at between about 0.020$ and 0.040 $/kWh. By estimating the external cost of each electricity generation technology available in each G20 country, this study also highlighted that sometimes the external cost of the electricity generated from one specific technology can be significant even when using renewables due to resource scarcity—for example, the 0.068 $/kWh of electricity generated from hydropower in India. This information, missing from most previous studies, should not be omitted by decision makers when considering which type of electricity generation source to prioritize.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».