MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3132682880

INNOVATIVE REGULATORY AND FINANCIAL PARAMETERS FOR ADVANCING CARBON CAPTURE AND STORAGE TECHNOLOGIES

2020· article· en· W3132682880 sur OpenAlexaboutno aff
Zen Makuch, Slavina Georgieva Behdeen Oraee-Mirzamani

Notice bibliographique

RevueSpiral (Imperial College London) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon capture and storage (timeline)BusinessFinanceFinancial systemClimate changeGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the post-industrial age, the realisation of inherent technical innovation potentials requires that stakeholders develop flexible, cooperation-based frameworks if first mover opportunities and advantages are to be realised. In the Paris Agreement5 implementation context, carbon capture and storage technologies have emerged as a complementary adjunct to climate change mitigation and a diversified energy mix. However, developing the technology is not without technical and financial risks. The challenge for key stakeholders, primarily (but not exclusively) government and industry counterparts is to develop mutually reinforcing strategies, regulations and policies for testing and commercialising Carbon Capture and Storage (“CCS”)technologies and networks, as that will be determinative of their fate. In the Paris Agreement implementation period, the UK, for example, has indicated a commitment to bold greenhouse gas reductions(57% by 2030),and investment in CCS, as part of the ambitious emissions reductions targets set forth by the European Union, the deployment of which is meant to count for 20% of the greenhouse gas emissions captured by 2030. This has subsequently resulted in plans for several pilot CCS plants on UK soil. The up-scaling of CCS to the demonstration level, however, is dependent not only on the presence of sufficient interest and funding –an ongoing issue in the UK both pre-and post-Brexit-but also on the existence of appropriate regulatory conditions and options for additional private financing by industrial stakeholders. Furthermore, it is important to note that the up-scaling of projects from pilot to demonstration, and further on to a commercial-scale, is materializing in the context of a global financial crisis and a dip in investment trust in high-risk ventures. The development of CCS projects in individual states, is not only influenced by national regulatory regimes, policy developments, and fluctuations in financial markets, but is also dependent upon the legislative signals given from supra-national bodies and binding international agreements. In Europe, the CCS Directive’s approach to long term environmental and related financial risk has led to the current state of regulatory and financial uncertainty, thereby, giving rise to potentially uninsurable liabilities which dis-incentivise private sector investment in CCS technology. This is in contrast with legislation in competing states including the United States, Norway, Canada and Australia. There is every indication that the paramount issue standing in the way of CCS is uncertainty over regulated financial security requirements for site operators and the nature and attribution of liability arising from leakage. This uncertainty could be addressed by a combination of insurance for storage sites and a robust permitting process, which would minimize the likelihood of leakage to virtually zero. There are, therefore, excellent reasons for national and international law and policymakers to seriously consider a more careful and tailored legislative and policy mix, so that regulatory oversight is in balance with innovative financial, insurance and liability mechanisms. In addition to exploring this subject matter, the article offers a number of recommendations for flexible, stakeholder partner-based advancement of CCS technology potentials in climate change and related environmental regulation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpiral (Imperial College London)Même sujetEconomic and Technological Developments in RussiaTravaux en français237 207