Scaling Deep Decarbonization Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 2020s represent an unprecedented time to address climate change in the United States given the opportunities provided by its large renewable resource base and decreasing technology costs, and the threat to humans and ecosystems due to rapidly emerging climate impacts. This study addresses technical, societal, and policy issues for scaling deep decarbonization technologies, describing and extending the analysis presented at a National Academy of Sciences workshop convening modeling, industry, and other experts. Prominent modeling studies estimate that solar and wind electricity generation technologies must be deployed at more than four times their current highest annual rates, and solutions are needed for low‐carbon firm generation and energy storage. These studies also show electric vehicle sales needing to increase from 300,000 vehicles per year to annual sales in the tens of millions. Scaling these technologies poses substantive challenges. Other more difficult emissions reductions will need to come from decarbonizing corporate value chains and the heavy industry sector. Negative emissions technologies will compete as mitigation options but scaling these pose substantial resource requirements. Further, decarbonization is not simply an issue of technologies. Reaching net‐zero emissions is a transformation of society occurring over decades, not years. The societal aspects of decarbonization involves developing a social compact around the need to decarbonize and benefits that will accrue. Policy elements encompass federal, sub‐national, economic, and regulatory approaches. Because technologies, political priorities, and societal opinions will change over this time, consensus‐building scientific institutions including the National Academies will enable the independent technical and policy advice needed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».