The viability and safety of Ocean Alkalinity Enhancement: encouraging results from collaborative industry-academic field studies in Canada, the USA and the UK
Notice bibliographique
Résumé
We have reached global scientific consensus regarding the urgent need for research, development, and early field testing of certain carbon dioxide removal (CDR) techniques. Ocean Alkalinity Enhancement (OAE) has emerged as one of the most promising CDR pathways, due in large part to its scalability, permanence, and potential for low-cost deployment. Accordingly, OAE research has accelerated dramatically in recent years, and Planetary Technologies, based in Nova Scotia, Canada, is widely recognized as a world leader in this space. In this presentation, we highlight the advancements made during 2+ years of safe and effective field trials, including: direct measurement of alkalinity enhancement near the deployment site, the lack of detectable impact to ecological systems, state-of-the-art ocean modeling systems, delivery of verified carbon removal credits via robust Measurement Reporting and Verification (MRV) techniques, dedicated and meaningful community engagement, and significant cost reductions with line of sight to economically viable OAE projects. Some consider open-system pathways like OAE to be challenged by detectability and complex MRV, but advancements by companies like Planetary, alongside findings from rapidly expanding peer-reviewed literature, suggest OAE could quickly become a viable and safe part of our climate solution portfolio.
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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 | 0,018 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».