Assessing capacity to deploy direct air capture technology at the country level – an expert and information entropy comparative analysis
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
Abstract An ever-dwindling carbon budget, resulting in temperature rise of 1.5 °C above pre-industrial levels projected between 2030–2035, has generated a necessity to explore climate mitigation technologies such as direct air capture (DAC). DAC typically involves the use of materials and energy to capture CO 2 directly from the atmosphere. However, DAC technologies remain a long way from the necessary level of development and scale needed to move the needle on carbon removal and mitigating against climate change. This study conducts a country-level analysis using an expert elicitation and an information entropy method, with a weighted group of variables identified from existing literature as necessary to develop and deploy low-temperature, electrochemical and high-temperature DAC technologies. Here we show that: (1) adopting the expert survey variable weighting, USA, Canada, China and Australia are best positioned to deploy the various DAC technologies; (2) the information entropy approach offers a broadly similar result with traditionally developed nations being best positioned, in addition to land rich countries, to deploy DAC technologies; (3) a comparatively developed policy and financing environment, as well as low carbon energy supply would raise a country’s DAC capacity; (4) developing countries such as China have significant potential to deploy DAC, owing to a well-rounded position across variables. These results produce wide-ranging policy implications for efforts to deploy climate mitigation technologies through the development of a multilateral, coordinated mitigation and carbon dioxide removal deployment strategy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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