Regulatory limitations and global stakeholder mapping of carbon capture and storage technology – a legal and multi-level perspective analysis
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture and Sequestration Technology (CCS) is propounded as one of the key bridging technologies and temporary abatement measure in the battle against climate change. Not only is it based on well-established technology, used and improved upon for decades in the fossil fuels industry, but it also has the potential to remove vast quantities of CO2 from the atmosphere giving much needed alleviation away from climate tipping points. Despite these advantages, CCS has been slow to start and easy to stall, with financial risk and uncertainty, lack of regulatory cohesion and a disjointed policy mix all playing a part in impeding its commercialization. Systems Thinking and Transition Theory in particular have been widely adopted as methodologies which have the potential to elucidate the barriers to development in socio-technical systems of the likes of CCS. Using one such theory - Multi-Level Perspective Analysis - as an analytical framework, an in-depth investigation was performed of both the ‘Niche’ and ‘Regime’ of CCS. This was undertaken through a comprehensive legal and regulatory analysis and a global survey of 604 stakeholders involved in research and development throughout the technology chain. The combined examination of the legal and stakeholder system boundaries is used to set the ‘chessboard’ and ‘pieces’ upon which further analysis of the ‘combinations’ of moves open to CCS will be revealed. In essence, the regulatory and stakeholder configurations, which most lend themselves to CCS technology development, are explored and elucidated. This is done with the aim to address the knowledge gaps in the legal and regulatory requirements necessary for implementing CCS on a wider scale, as identified by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 2005).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».