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Enregistrement W3127558351 · doi:10.11159/jffhmt.2021.009

Unconstrained Extraction of Fossil Fuels and Implication for Carbon Budgets under Climate Change Scenarios

2021· article· en· W3127558351 sur OpenAlexvenueno aff
Panagiotis Karvounis, Martin J. Blunt

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Flow Heat and Mass Transfer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelClimate changeEnvironmental scienceExtraction (chemistry)Carbon fibersNatural resource economicsClimate change mitigationWaste managementChemistryEconomicsEcologyEngineeringMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hubbert's curve was first introduced to project future oil reserves and production in the US. In this paper, Hubbert's logistic function was used to estimate future production of fossil fuels in different regions of the world. The aim is to adequately fit historical data with minimum error, calculate the projected CO2 emissions that emerge from the unconstrained extraction of coal, oil and natural gas, and hence to determine the consumption of the available carbon budget. For some of the world regions considered, Hubbert's logistic function fits the data well, while others fail to fall under the bell-shaped curve due to factors not considered in the analysis, such as political decisions to restrict production. An overshoot of the carbon budget to limit global warming to 1.5 o C is expected by 2050 in the case of unconstrained production of all fuels, with major contributors being Asia & Pacific regions for coal, the Middle East for oil, and North America for natural gas. In the case of a 2 o C global warming scenario, the same major contributors again consume the available budget by 2040 except for natural gas production that stays below the threshold. This analysis emphasizes the importance of capturing and storing carbon dioxide emissions, and/or artificial limits on fossil fuel production to prevent dangerous climate change.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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