A novel method to calculate SSP-consistent remaining carbon budgets for the building sector: A case study of Canada
Notice bibliographique
Résumé
• We present a novel method to calculate carbon budgets for individual countries. • The method uses open-source datasets, and can be applied to ∼180 countries. • Four effort-sharing methods lead to a budget of -11–16 GtCO 2 for Canada. • The Canadian building sector seems unlikely to meet its allocated budget share. • There are key scope disparities between life cycle assessment and carbon budgets. Decarbonising the built environment is imperative to reach any net zero global GHG emissions targets. However, there remains uncertainty on how to orchestrate the mitigation efforts. Given a remaining global carbon budget, how should it be assigned both nationally and sectorally? Within this paper, we present a method and Python script to calculate country-specific carbon budgets using open-source datasets, for several scenarios and allocation methods. The script is run for Canada as a case study. Grounded in Canada's calculated carbon budget, tentative budget shares are explored for the Canadian building sector. The feasibility of meeting these budgets is broadly assessed using a streamlined calculation. Even under optimistic assumptions, the Canadian building sector is unlikely to meet its allocated budget share. Key limitations, data requirements and research avenues are highlighted to improve upon the presented approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».