Co-benefits as a rationale and co-benefits as a factor for urban climate action: linking air quality and emission reductions in Moscow, Paris, and Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract If local governments reduce greenhouse gas emissions, they will not see effects unless a very large number of other actors do the same. However, reducing greenhouse gas emissions can have multiple local “co-benefits” (improved air quality, energy savings, even energy security), creating incentives for local governments to reduce emissions—if just for the local side-effects of doing so. Available empirical research yet shows a large gap between co-benefits as a rationale and an explanatory factor for climate mitigation by local governments: co-benefits are seemingly very large, but do not seem to drive local mitigation efforts. Relying on policy documents, available research, and other written sources, the present paper consists of a multiple case study addressing the link between co-benefits and climate mitigation in Moscow, Paris, and Montreal. Air quality plays a very different role in each case, ranging from a key driver of mitigation to a liability for local climate action. This heterogeneity of mechanisms in place emerges as a likely explanation for the lack of a clear empirical link between co-benefits and local mitigation in the literature. We finally discuss implications for urban climate action policy and research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».