Limited scientific evidence for decarbonization of energy end-uses and the challenges to learning and empowerment of green hydrogen niches - insights from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Supporting inappropriate uses for hydrogen can delay climate action and decarbonization efforts should limit hydrogen to difficult-to-electrify end-uses. The introduction of novel green hydrogen niches to markets requires learning about which end-uses are appropriate for hydrogen and the empowerment of these niches. This work identifies and collates scientific evidence of when to use hydrogen over electrification of end-uses. The hydrogen end-uses being empowered by legitimization through discourse and resource mobilization are assessed in investment advice, 11 government plans, and 47 policies in Canada. The findings confirm the inattention to when to electrify and when to use hydrogen, observed in the very limited scientific evidence of only two approaches to prioritization, the lack of harmonization between the approaches, and the lack of legitimization of this information. Although some hydrogen end-uses being empowered align with scientific evidence, the most appropriate set of hydrogen end-uses that could contribute to decarbonization are not being legitimized and empowered in Canada. More attention should be paid and resources allocated to developing and legitimizing robust and scientifically based evidence of when to electrify and when to use hydrogen for energy end-uses. This novel method is globally applicable to other emerging technologies and policy analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».