Can airports be a catalyst for reducing aviation’s effect on the climate?
Notice bibliographique
Résumé
The aviation ecosystem is increasingly coming under pressure to decarbonise from the public and governments. Airports are at the leading edge of transforming their operations, alongside airlines and aerospace companies. While, however, the levers to reduce Scope 1 and 2 airport emissions are well understood, how to address Scope 3 emissions (which account for the bulk of an airport’s emissions) remains a major challenge. This paper provides an overview of potential Scope 3 decarbonisation levers across aircraft operations, ground transport and infrastructure construction. The paper then assesses the potential impact on emissions, and ease of implementation of these levers, highlighting aircraft operations as the area with highest potential to reduce ecosystem emissions. Next, the paper looks at how some of these levers have been implemented in practice, based on the case study of Geneva Airport, focusing on supporting sustainable mobility, energy support for aircraft and financial incentives for airlines to use latest-generation aircraft. The paper then identifies and discusses key barriers that must be overcome, including the ability of airports to influence domains outside their direct control, competing governmental policies and need for investment, highlighting the need for collaboration between a wide range of stakeholders. Based on this, the paper suggests a number of actions that airports should take to satisfy stakeholders and catalyse the aviation ecosystem towards its goal of achieving net zero.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».