The change of renewable energy and zero-carbon economy in an anthropogenically warming climate
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenetic global warming has led to increasingly significant environmental issues, biodiversity losses, and socioeconomic impacts. There is a rising demand for transition from fossil fuels to renewable energy (RE), reducing carbon emissions, and thus realizing zero-carbon economy. Nevertheless, it remains a challenge to achieve the carbon-free economy and mitigate global warming, without fully understanding the ongoing RE development. The major objectives of this research are to (1) investigate the changes of different RE types compared with fossil fuels in the U.S., U.K., Mexico, Canada, and China; (2) examine the relationships between RE, temperature anomalies, and GDP; and (3) propose potential strategies for zero-carbon economy and climate change. The annual mean energy, temperature, and GDP data in these five selected countries during 1980 to 2021 are collected for analysis, and their relation-ships are addressed through Pearson's correlation analysis, along with significance test. The results suggest an increasing trend of RE and rising RE-fossil fuels ratio during the past four decades. All five countries either showed exponential or linear increasing trends in GDP and RE. The correlation analysis suggests a significantly positive correlation between RE and GDP in both countries. For example, different from the U.S., the synchronized growth in RE and fossil fuels in China leads to a significantly positive correlation between these two. All five countries provide their unique data of renewable development, which can stimulate the research and enable further study. This study will shed light over possible strategic plans for an optimized use of renewable energy, ensuring below 1.5°C temperature rise, and reaching carbon neutrality by 2050.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 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 ».