Technical pathways to deep decarbonization in cities: Eight best practice case studies of transformational climate mitigation
Notice bibliographique
Résumé
As the urgency for climate action heightens, local governments and stakeholders are developing pathways towards deep decarbonization at the local level and committing to community-wide greenhouse gas reductions of 80–100% by 2050 or earlier. Urban areas are the largest place-based source of greenhouse gas emissions, accounting for 71%–76% of global emissions. Local governments have direct and indirect control of over a significant proportion of emissions that occur within their municipalities. However, there remains a gap in knowledge about the local technical and policy pathways that are being developed in order to achieve deep decarbonization and how these pathways vary for different size cities. This study qualitatively analyzes eight local government deep decarbonization plans of cities that range in size from eight thousand to nine million people. We analyze emerging patterns among the cities, while also considering the impacts of the population size and the national context. Each city has unique circumstances and priorities when it comes to decarbonization, and not all cities prioritize their highest emitting sectors for decarbonization. We find that emerging technical pathways to deep decarbonization focus on five priority sectors (electricity, buildings, transportation, waste, and carbon sinks and storage), but also that several local governments are developing innovative strategies beyond what is described in the literature for decarbonizing the priority sectors within their jurisdiction and are expanding the scope of their plans to include emerging areas in GHG mitigation such as scope 3 and embodied greenhouse gas emissions.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».