The Scientific Case Against Net Zero: Falsifying the Greenhouse Gas Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The UK Net Zero by 2050 Policy was undemocratically adopted by the UK government in 2019. Yet the science of so-called ‘greenhouse gases’ is well known and there is no reason to reduce emissions of carbon dioxide (CO2), methane (CH4), or nitrous oxide (N2O) because absorption of radiation is logarithmic. Adding to or removing these naturally occurring gases from the atmosphere will make little difference to the temperature or the climate. Water vapor (H2O) is claimed to be a much stronger ‘greenhouse gas’ than CO2, CH4 or N2O but cannot be regulated because it occurs naturally in vast quantities. This work explores the established science and recent developments in scientific knowledge around Net Zero with a view to making a rational recommendation for policy makers. There is little scientific evidence to support the case for Net Zero and that greenhouse gases are unlikely to contribute to a ‘climate emergency’ at current or any likely future higher concentrations. There is a case against the adoption of Net Zero given the enormous costs associated with implementing the policy, and the fact it is unlikely to achieve reductions in average near surface global air temperature, regardless of whether Net Zero is fully implemented and adopted worldwide. Therefore, Net Zero does not pass the cost-benefit test. The recommended policy is to abandon Net Zero and do nothing about so-called ‘greenhouse gases’.
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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 | 0,055 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,034 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».