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Enregistrement W4402857739 · doi:10.1016/j.jclepro.2024.143791

Does the purchase of voluntary renewable energy certificates lead to emission reductions? A review of studies quantifying the impact

2024· review· en· W4402857739 sur OpenAlexaff
Lissy Langer, Matthew Brander, Shannon M. Lloyd, Dogan Keles, H. Damon Matthews, Anders Bjørn

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie Actions
Mots-clésRenewable energyLead (geology)TurnoverEnvironmental economicsNatural resource economicsBusinessEnvironmental scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conditions under which companies can report their use of renewable electricity are currently under scrutiny for their effectiveness in reducing overall emissions. We contribute to the debate by reviewing the eight techno-economic modelling studies that quantify their impact on emissions. For the five energy system modelling studies that provide their output data, we use a set of synthesis indicators to compare the extent to which different modelled REC purchase conditions resulted in additional renewable energy generation (REG) and emission reductions relative to a counterfactual without a REC market. Our results suggest that assuming the implementation of recent government policies, annual volumetric and emissions matching do not lead to significant emission reductions relative to a counterfactual without a REC market. This is because investments are almost exclusively made in the cheapest available renewable energy resource, thereby cannibalising market-driven projects that would also have been built without a REC market. On the other hand, we find that hourly matching (with PPAs involving local and new RE generators) leads to significant reductions in system emissions. We discuss the sensitivity of individual study results to modelling and policy assumptions and highlight potential pitfalls in study design. Our findings can inform ongoing discussions about how companies should account for their electricity-related emissions and the conditions under which renewable fuels are produced. • Annual matching leads to negligible emission reductions compared to a no RECs case. • Hourly matching (with local new RE PPAs) reduces system emissions. • Energy system models can assess the emissions impact of REC purchase conditions. • Renewable generation is a better measure of additionality than renewable capacity. • Not considering modelling assumptions can lead to misleading policy recommendations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,360
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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