Oil and gas industry emissions in Saskatchewan, Canada: a case study in uncertain reduction trends
Notice bibliographique
Résumé
The province of Saskatchewan, Canada, came under new oil and gas industry emission regulations in 2020 to meet Canada’s methane emission reduction target for 2025. Although the province reportedly met its reduction target only two years into a five-year commitment, this finding was based on a bottom-up inventory whose operator-reported data had not been public until very recently. With these data made public for the first time, we recreated the federal government inventory for Saskatchewan (2012-2022) to better understand where and how emissions have changed in response to new regulations. Not only will this shed light on the regulations themselves (an updated version of which will be under review for Canada’s longer-term targets), but this inventory will also permit more detailed comparisons with forthcoming top-down measurements.Since new measurements are expected to be included in this inventory structure, we also used recently published aerial LiDAR measurements to update the inventory. Importantly, while the unmodified inventory confirms the significant emission reduction reported by the Saskatchewan Government (~45% reduction), the inclusion of aerial measurement data suggests that emissions may have actually increased over the same time period. We discuss how the manner in which new measurements are included can influence the emission reductions relative to an uncertain baseline year, and we discuss whether a trend can be calculated reliably. Careful consideration will therefore be needed when including new measurement data into existing inventories.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».