Quantifying the Environmental Impact of Private and Commercial Pilot License Training in Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the global aviation sector expands to accommodate increasing air travel demand, the subsequent rise in flights exacerbates carbon dioxide (CO2) emissions, challenging the sector’s environmental sustainability. Targeting net-zero emissions by 2050, international aviation agencies are stressing the imperative of reducing emissions directly at their source. While the literature provides abundant estimates of aviation emissions from airline flights, there has been a lack of work aimed at quantifying CO2 emissions specific to the general aviation sector. This study investigates CO2 emissions attributed to the pilot training sub-sector within Canada’s general aviation sector. It specifically examines the initial phase of pilot training, known as ab initio training, extending through to the attainment of a commercial pilot license. Utilizing a mathematical framework alongside assumptions, combined with data on license issuances over a 23-year period, it estimated that each hour of flight training emits about 70.4 kg of CO2, varying between 44.9 kg and 94.9 kg per hour. Annual CO2 emissions from Canada’s ab initio pilot training are estimated at approximately 30,000 tons, with a possible range of 19,000 to 40,000 tons. The study also explores mitigation opportunities, such as flight simulation training devices and electric aircraft. Though focusing on Canada’s ab initio pilot training, the findings have international relevance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».