If It Matters, Measure It: A Review of Methane Sources and Mitigation Policy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».