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Enregistrement W4405127380 · doi:10.31857/s2686740024040116

Prospects for achieving carbon neutrality by economically developed countries

2024· article· en· W4405127380 sur OpenAlexaboutno aff
В. В. Клименко, А. В. Клименко, A. G. Tereshin

Notice bibliographique

RevueДоклады Российской академии наук Физика технические науки · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon neutralityNeutralityCarbon fibersNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceComputer scienceGreenhouse gasLawBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prospects for achieving carbon neutrality by economically developed countries (USA, EU, Norway, Canada, Japan and Australia) are studied. An analysis of the structure of energy and land use in these countries is carried out. Scenario estimates of the dynamics of carbon indicators of the economies of the world’s leading countries have been developed. It is shown that the current rates of decarbonisation and development of the carbon capture and storage industry do not guarantee the achievement of climate neutrality by 2050, even in the world’s leading economies. A central challenge in achieving climate neutrality is the rapid and large-scale deployment of CCS in all its possible manifestations. All of the countries studied, except Japan, have their own capacity to store carbon for more than a hundred years. To achieve climate neutrality, the leading OECD countries will need to ensure the annual capture of at least 6 billion tons of CO2 by 2050, which is almost 25 times higher than their current capacities (operating, under construction and under design) Despite the fact that climate change occupies almost a leading place on the global agenda, the actual results of efforts in this area are far from declared. It is no longer realistic to keep warming within 1.5°C, and at the current rate of decarbonization, even by world leaders, the defense of the second critical frontier in 2°C will soon be threatened.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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