Unpacking Canada’s oil and gas dilemma: international leadership challenges on the road to net-zero
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant policy and regulation efforts by Canada’s federal government since its signature of the Paris Agreement, the specific question of whether Canada can retain its role as an energy production powerhouse while gaining some political capital as an international leader with regard to climate change has continued to plague its GHG reduction ambitions. In this article, I argue that despite an exceptional clean energy resource endowment, options to demonstrate the country’s serious intentions to meet its international climate commitments while keeping a sizeable oil and natural gas production sector come with complex implications well beyond the simplistic economic challenge linked to replacing the sector’s exports and employment levels. I explore three such options to keep oil and gas production high by using techno-economic modeling: compensating with more reductions elsewhere, using CCS in the oil and gas sector to avoid the sector’s emissions, and using negative emission technologies to compensate them. Compared with reducing emissions through large cuts in oil and gas production levels, each of these options comes with both significantly higher costs for society and a much higher risk of not delivering the expected emissions reductions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».