Unconstrained Extraction of Fossil Fuels and Implication for Carbon Budgets under Climate Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».