Clean energy strategies and pathways to meet British Columbia's decarbonization targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract British Columbia (BC) recently released the CleanBC policy framework to promote clean energy and mitigate greenhouse gas (GHG) emissions. However, CleanBC lacks concrete measures to reverse the growth of energy demand. Although BC has rich biomass and hydroelectric resources, it remains unclear whether these renewable resources will be enough to meet future energy demand. In this work, the potential in BC for increasing production and use of bioenergy, renewable electricity, and low‐carbon hydrogen was assessed, and the most efficient measures were identified. Energy scenarios were constructed to explore BC's future renewable energy demands for meeting GHG mitigation targets. The results show that CleanBC will drastically raise renewable energy demands but fail to achieve the 2030 target without radical demand reduction. Seen as the core strategy in CleanBC, electrification will require at least 60 PJ of additional electricity supply for 2030 and 160 PJ for carbon neutrality in 2050. This implies implementing wind and solar generation in capacities comparable to massive hydroelectric projects. Alternative to electrification is the bioenergy‐centred strategy. Existing waste biomass must be fully exploited; even then, roughly 250 and 460 PJ of additional primary bioenergy will be needed for 2030 and 2050, respectively, well beyond any foreseeable waste supply within BC. Hence, it is essential to utilize all the available biomass and renewable electricity resources and promote a diversified renewable energy portfolio. Hydrogen used as an energy carrier must be produced from natural gas with carbon capture to avoid competition for the limited renewable energy resources.
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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) | 0,000 | 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 ».