Reduction of Green House Gases Emission: Towards a Sustainable Future
Notice bibliographique
Résumé
In the current time the climate change risk has continued to intensify such that sustainability of the world is difficult, hence urgent emission mitigation actions. An in-depth analysis of GHG emission reduction policies is provided in this paper, with a focus on strategies involving technology, policy, society, and the economy. Regulations play a significant role in reducing the amount of carbon in the atmosphere, which gives a framework for the development of incentives for all sectors. The social cost of carbon is internalized by carbon pricing strategies like carbon taxes and cap-and-trade programs, which promote businesses to invest in greener practices and technological advances. Based on market structures, standards for energy efficiency and mandates for emissions targets may act as catalysts for changes in the market that push towards such low-carbon options. If a significant reduction in greenhouse gas emissions from major economic sectors like agriculture, industry, transportation, or energy is to be achieved, technological advancement will continue to be crucial. Consequently, renewables including solar power wind turbine systems and hydroelectricity plus others replaced fossil fuelled-based sources thereby reducing emission in generation of electrical power. Further, this is to be achieved through efforts in grid modernization, smart infrastructural development and energy storage facilitating the penultimate connection of vast amount of renewable power to electricity grids especially during peak times. Again, industrial sector seems promising as far as decarbonizing production processes and reducing emissions are concerned by adopting clean technologies such as carbon capture and storage (CCS), electrification and sustainable manufacturing processes. Additionally, changes that result into modification in the transport sector like electric vehicles expansion of public transportation systems, promotion of active transport modes amongst others also reduces emission levels whilst enhancing air quality. Transitioning to a low-carbon economy through financing will therefore require significant mobilization of investments towards clean energy infrastructure, sustainable land use practices and climate-resilient development. To direct capital towards low-carbon investment green bonds, carbon markets and public-private partnerships provide innovative financing mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».