From emissions to resources: mitigating the critical raw material supply chain vulnerability of renewable energy technologies
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 The massive deployment of clean energy technologies plays a vital role in the strategy to attain carbon neutrality by 2050 and allow subsequent negative CO 2 emissions in order to achieve our climate goals. An emerging challenge, known as ‘From Emissions to Resources,’ highlights the significant increase in demand for critical raw materials (CRMs) in clean energy technologies. Despite the presence of ample geological reserves, ensuring sustainable access to these materials is crucial for the successful transition to clean energy, taking into account the environmental and social impacts. The commentary centers on four renewable energy technologies namely solar photovoltaics, wind turbines, Li-ion batteries, and water electrolysers. Four pathways for mitigation are quantitatively examined to assess their potential in reducing the vulnerability of the CRM supply chain for these four clean energy technologies: (i) Enhancing material efficiency, (ii) employing substitutivity strategies, (iii) exploring recycling prospects, and (iv) promoting relocalisation initiatives. It is important to note that no single mitigation lever can completely eliminate the risk of CRM supply, rather the accelerated adoption of all four levers is necessary to minimize the CRM supply risk to its absolute minimum. Hence, the study underscores the significance of increased research, innovation, and regulatory initiatives, along with raising social awareness, in effectively addressing the challenges faced by the CRM supply chain and contributing to a sustainable energy transition.
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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 | 0,000 | 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 découle