COMPARATIVE ANALYSIS OF EMISSION REDUCTION TARGETS TOWARD INDC IMPLEMENTATION IN MALAYSIA, INDONESIA AND THAILAND BY 2050
Notice bibliographique
Résumé
Global warming is becoming increasingly evident as greenhouse gas emissions increase worldwide and affect the environment, health and economy. Many Southeast Asian countries face this reality and hence they are concerned about setting and achieving an effective emission reduction strategy. As such, this study analyzes and compares emission reduction targets on selected Southeast Asian countries, including Malaysia, Indonesia and Thailand, by using a long-run Regional Dynamic Integrated Model of the Climate and Economy (RdICME). This study considers the comparative outcomes of BAU (Business as Usual: base case) and INDC (Intended Nationally Determined Contributions) scenarios for the 40-year period from 2010 to 2050. According to BAU scenario, carbon emissions are projected to gradually increase in all countries; however, if Malaysia, Indonesia and Thailand apply their INDC targets as agreed upon in the 2015 Paris Agreement, all three countries will experience significant emissions reductions after 2030. Specifically, by 2050, total emissions will be reduced by 33.88%, 42.50% and 41.68% in Malaysia, Indonesia and Thailand, respectively, if the countries implement their INDCs. According to the INDC targets, all three countries will experience a net reduction of per capita emission intensity by 2030 and onwards; however, Malaysia is projected to face lower marginal damage costs whereas Indonesia and Thailand will face higher marginal damage costs for 2010–2050. This study also finds that the amount of planned investment for INDC emissions reduction is currently insufficient to achieve planned targets. The findings from this study would help country-specific policymakers to oversee the likely gaps to be fulfilled within 2030–2050.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».