The need to explore the potential of marine CDR – A guide for policy makers
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, deep and sustained reductions in carbon dioxide (CO₂) emissions are essential to achieve the goals of the Paris Climate Agreement of keeping the long-term global average surface temperature increase well below 2°C above pre-industrial levels and pursue efforts to limit it to 1.5°C1. In addition, the 2021 IPCC Report explains that carbon dioxide removal (CDR) will be needed to offset residual CO₂ emissions from activities and sectors that are difficult to decarbonize by 2050 (Arias et al., 2021). The objective of CDR is removal of atmospheric CO2 from residual emissions and its durable storage in reservoirs, which is an additional critical element towards achieving carbon neutrality by 2050 and thereby ensure less than 2°C global warming.The annual estimates of CDR required in 2030 and by 2050 are 3.6 Gt and 9.4 Gt, respectively (Lamb et al., 2024), leaving a CDR gap of 1 Gt by 2030 and 6.8 Gt by 2050. How much of this gap can be filled sustainably by land-based CDR is unknown. Novel CDR methods include direct air carbon capture and storage (DACCS), biochar, and various marine approaches. Although these novel methods currently account for <0.1% of CDR worldwide, many are being tested through model simulations and small-scale pilot projects. Despite the ocean’s critical role in regulating Earth’s climate, mCDR offers substantial untapped opportunities that have so far been overlooked. Modeling indicates that several mCDR methods could scale to a billion tonnes annually, but their potential ecological side-effects are poorly known. Exploration of the potential of safe, durable and verifiable mCDR and its scalability within sustainability limits is urgently required, even though the process of testing, refining, verifying, and scaling mCDR will take at least a decade. (Boyd et al., 2023a).Time is short, and policymakers must therefore prioritize an ambitious timeline to deliver safe, sustainable, durable, and verifiable mCDR solutions that can potentially scale in parallel with land-based efforts, together with a regulatory framework for deployment.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».