Co-creating Canada's path to net-zero: a stakeholder-driven modelling analysis
Notice bibliographique
Résumé
Canada has pledged ambitious emission targets, aiming to achieve a reduction of at least 40-45% below 2005 levels by 2030 and net-zero emissions by 2050. Being among the major economies with high dependence on fossil fuels, however, this path is far from straightforward. This research employs NATEM, a TIMES-based regional energy system model for North America with explicit representation of Canada, as well as knowledge produced and shared by stakeholders during a targeted workshop dedicated to identifying decarbonisation bottlenecks, to compare the paths to net zero on the basis of whether stakeholder perceptions are considered or not. We find that the path to net-zero is technically feasible but critically entails the use of negative emissions technologies, like (bioenergy with) carbon capture and storage (CCS) and direct air capture, in addition to the large-scale deployment of a large range of mitigation options already available today. Based on the feedback received from the stakeholders, around both the use of CCS-based technologies and the potential of demand-side measures such as modal shifts in transportation and better urban planning, we impose a set of additional conditions and restrictions. We find that the co-created net-zero pathway is also technically feasible while relying less on technologies that may trigger bottlenecks prioritised by the stakeholders; notably, despite yielding a similar emissions trajectory, it entails significantly different sectoral and technological configurations to the non-co-created net-zero scenario, requiring an acceleration of near-term abatement measures, mainly through electrification and quicker rollout of renewable and other clean energy technologies.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».