Carbon Capture, Utilization, and Storage in Newfoundland and Labrador: A Simple Analysis of Viability of CCUS Systems and Technologies in the Canadian Province of Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture, Utilization and Storage (CCUS) is the only group of technologies that is known to decrease the amount of CO2 in the Earth’s biosphere, leading some experts to hail it as the cure for climate change. A significant number of CCUS projects have been implemented across the world and are being considered by many governments and policymakers, including the province of Newfoundland and Labrador. However, some are rightly skeptical of its perceived role as a cure for climate change. Through analyses of different CCUS technologies, the province’s needs and resources, the risks associated with CCUS, and the economics and politics of CCUS in the province, we have concluded that Newfoundland and Labrador possess not just the capability of CCUS, but the potential of a major sequestration project. We highlight the need for more data to support simulations and modeling for more accurate assessment of specific CCUS implementation in Newfoundland and Labrador, as well as funding and incentives for emitters to participate in CCUS – in short, it is imperative that Newfoundland and Labrador steeply accelerate its planning, simulation, development, and implementation of CCUS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».