From emissions to resources: mitigating the critical raw material supply chain vulnerability of renewable energy technologies
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».