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Enregistrement W4383342103 · doi:10.1080/14693062.2023.2231398

Left behind: emerging oil and gas producers in a warming world

2023· article· en· W4383342103 sur OpenAlexaff
Valérie Marcel, Deborah Gordon, Naadira Ogeer, Ekpen James Omonbude

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensInternational Institute for Sustainable Development
Organismes subventionnairesDirektoratet for Utviklingssamarbeid
Mots-clésGreenhouse gasNatural resource economicsEquity (law)Fossil fuelPetroleumBusinessPetroleum industryEconomicsResource (disambiguation)Economic policyEnvironmental scienceEngineeringWaste managementPolitical scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The push for decarbonization is dampening resource prospects in nations with undeveloped oil and gas. It is critical to reduce greenhouse gas (GHG) emissions from the petroleum sector, but there are equity issues related to requiring a shift away from oil and gas before development gains are made, especially in countries that have contributed very little to historical emissions. We review the prospects for five emerging producers to produce oil and gas at the lowest emissions intensity while achieving their economic and environmental goals. We find they lack the required capacity for stringent emissions management and to manage transition risks. The low-carbon pathway presents its own challenges with plans that lack national specificity and offer no substitute to the fiscal potential of the petroleum sector, and a lack of supportive technical assistance and finance. A just transition (JT) approach in these countries will not be about reskilling as they move away from a petroleum dependent economy, but instead about engaging with citizens to break the mould of petroleum-led development expectations and defining the new pathway for development. These countries will require support for transition planning that ensures that any oil and gas production minimizes GHG emissions, and limits the risk of economic lock-in, to invest in broad-based benefits and in a credible shift to a low-carbon economy. Inadequate international support risks leaving some countries behind, or to essential changes being contested in the transition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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