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Enregistrement W4319934031 · doi:10.1561/101.00000146

If It Matters, Measure It: A Review of Methane Sources and Mitigation Policy in Canada

2023· review· en· W4319934031 sur OpenAlexaffabout
Sarah Dobson, Victoria Goodday, Jennifer Winter

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Environmental and Resource Economics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)Environmental scienceNatural resource economicsEconomicsComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane, a potent greenhouse gas, is critically underregulated in Canada. We review the sources of methane emissions in Canada, policies in place, policy coverage, and mitigation options for each source. Three sectors account for 96 per cent of Canada’s methane emissions: oil and gas, agriculture, and waste. The oil and gas sector is the largest contributor to national methane emissions, as well as the only sector with methane mitigation regulations and a methane reduction target. Agriculture is the largest source of unregulated and unpriced methane, mainly because livestock is the largest single source of methane emissions in Canada. In a best case scenario, direct regulatory coverage is approximately 58 per cent of methane emissions, with indirect regulatory coverage via offset markets accounting for 14 per cent. However, data gaps and policy exemptions and gaps make this measure of potential coverage an overestimate. Emissions measurement challenges hinder methane emissions management for all sectors. Due largely to these challenges, 28 per cent of Canada’s methane emissions are unregulated and policy options are limited. Better methane management, relying on better measurement, is crucial to achieving Canada’s 2030 and 2050 emissions reduction goals. Key short-term policy actions are improving and standardizing current emissions estimates, matching emissions to policy coverage, and identifying unregulated sources. Longer-term actions require further study of cost-effective regulatory options across all sources, to support stricter regulations or well-defined market-based approaches with measurable outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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