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Enregistrement W4403271389 · doi:10.4000/12de3

La surveillance des émissions anthropiques de CO2 depuis l’espace : un enjeu géopolitique émergent

2024· article· fr· W4403271389 sur OpenAlexaff
Grégoire Broquet, Frédéric Chevallier

Notice bibliographique

RevueL’Espace Politique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Fredericton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’accord de Paris sur le climat en 2015, et plus généralement les politiques de lutte contre le changement climatique s’appuient sur une connaissance des émissions de gaz à effet de serre, en particulier de dioxyde de carbone (CO2), dues à l’activité humaine, établie par des inventaires combinant des données sur ces activités et des coefficients d’émissions correspondants. Cette approche présente aujourd’hui des limitations, avec des niveaux d’incertitudes variables en fonction des pays et des secteurs d’activité, et en termes de délais et de résolution spatiale et temporelle, qui pénalisent la transparence et la fiabilité recherchées par l’accord de Paris. Or l’acquisition et le traitement d’observations, notamment satellitaires, des concentrations atmosphériques de CO2 pourrait permettre des estimations rapides et fiables des émissions de CO2 à différentes échelles spatiales, et un contrôle voire une amélioration de la qualité des inventaires. Cet article montre ainsi que cette approche atmosphérique, longtemps limitée à la recherche scientifique, émerge aujourd’hui comme un moyen de répondre au besoin politique de nouvelles capacités de suivi des émissions de CO2. L’Europe affiche de grandes ambitions dans ce domaine, avec la mission spatiale Copernicus Anthropogenic Carbon Dioxide Monitoring (CO2M) et la préparation d’un service opérationnel de suivi atmosphérique des émissions anthropiques de CO2, qui alimenterait les déclarations officielles des émissions européennes. Cependant, la maturité actuelle des chaînes de traitement ne permet pas encore de qualifier un tel système. L’utilisation de ses estimations des émissions de CO2 dans un cadre international pose de nombreux défis techniques et politiques, que cet article discute, en leur donnant un contexte et des perspectives générales. Il s’appuie pour cela sur une revue d’articles scientifiques et de rapports pour les décideurs politiques, et sur une connaissance des échanges internationaux sur le sujet.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
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