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Enregistrement W4386464887 · doi:10.15173/esr.v26i1.4591

From NDC to national long-term low greenhouse gas emission development strategies compatible with a 2 °C target

2023· article· en· W4386464887 sur OpenAlexvenueno aff
Sandrine Mathy

Notice bibliographique

RevueEnergy Studies Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasTerm (time)Environmental scienceNatural resource economicsPhysicsEconomicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the lack of collective ambition resulting from the Nationally Determined Contributions (NDCs) to the objective ofthe Paris Agreement, countries must submit revised and more ambitious NDCs. Countries are invited to formulate longtermlow greenhouse gas emission development strategies that should be designed within the context of otherdevelopment goals and co-benefits. This article addresses the issues related to the evaluation of national trajectoriesdeveloped in a cooperative framework aiming at collectively reaching 2°C and based on the integration of developmentpriorities and co-benefits into national trajectories. The national decarbonization trajectories discussed in this articlewere developed as part of the Deep Decarbonization Pathway Project (DDPP) by the 16 major GHG emitting countries.These 16 bottom-up decarbonization strategies are implemented in the POLES model, a partial equilibrium model of theglobal energy sector, which is an appropriate tool to provide a harmonized contextual framework for assessing thesetrajectories. The results make it possible to evaluate the gap between, on the one hand, national DDPP trajectories andNDCs and, on the other hand, national DDPP trajectories and a scenario resulting from a minimization of abatement costs.They allow to feed a discussion on the development of NDCs and the move away from national trajectories of trajectoriesminimizing the overall reduction cost and produced with integrated assessment models.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
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