Assessing climate action progress of the City of Toronto
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian City of Toronto’s progress is evaluated for the implementation of its climate action plan, TransformTO, and its effectiveness in reducing sectoral emissions. Following a brief history of climate action in Toronto, the key climate policies and programs are subjected to a content analysis and assessed using an aggregate evaluation framework composed of qualitative indicators commonly used to track municipal climate action. The results of this assessment reveal that the city has made steady progress in reducing emissions, surpassing its 2020 greenhouse gas emissions reduction target of 30% reduction below 1990 levels. However, Toronto is not on track to meet its 2030 target of a 65% emissions reduction from 1990 levels. Without transformational action across all sectors, it is unlikely to meet the 2030 and 2040 targets. The results are intended to strengthen implementation and evaluation efforts in Toronto. The discussion will be of interest to decision-makers and practitioners who seek to accelerate implementation of municipal climate action plans. <em><strong>Policy relevance</strong></em> This paper is intended to support and strengthen the City of Toronto’s implementation of its climate action plan, TransformTO, and supporting Net Zero Strategies. Of potential relevance to policymakers in other Canadian cities is the role of ambitious top-down target-setting of the municipal organization and city at large for pursuing bold climate action, even in the face of significant constraints (e.g. provincial building code and energy grid, difficulties in accessing utilities energy use data). Policymakers may also draw insights from the Toronto context for leveraging staff and community commitment to climate action by involving them in planning and implementation of emissions reductions strategies. Useful recommendations are provided for overcoming modeling deficiencies and data limitations, while advancing transformative climate action through multi-sectoral partnerships, policies that support market transformation, the scale-up of low carbon programs and investments in low carbon infrastructure.
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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 | 0,001 | 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 découle