Early Career Recommendations for the Equitable Growth of a Marine Carbon Dioxide Removal Sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In addition to steep carbon emission reductions, all modeled pathways to reach global climate goals require carbon removal. Marine carbon dioxide removal has the potential to play a large role in drawing down legacy anthropogenic emissions due to the scalability and durability of proposed methods. While this field is rapidly expanding, a number of issues remain, including efforts to grow the industry, align projects with equity and justice goals, and ensure development of trusted, unique, durable carbon credits. We, a group of early career ocean professionals (ECOPs), provide an overview of the scale of the field, the aforementioned issues, and then make recommendations to ensure global equity and expand early career capacity in the marine carbon dioxide removal sector. We argue that substantial investment is needed to reduce costs of marine carbon dioxide removal and spur innovation in monitoring, reporting, and verification, but also in the training and development of early career researchers. Careful co‐design of marine removal projects by experienced and emerging collaborators, including local communities, can help mitigate perpetuating existing global inequalities. Given the anticipated growth of the marine carbon dioxide removal workforce, ECOPs can contribute their existing interdisciplinary expertise, if they are supported within traditional structures. Those entering the field can leverage skill sets that intersect engineering, policy, community engagement, and business. We maintain that ECOPs will be key leaders in the field, if appropriately engaged, compensated, and empowered.
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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 | 0,043 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,017 |
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 ».