Feasibility and Challenges of Low-Carbon Transition of China’s Power System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Low-carbon transition of China’s power system is pivotal for global climate management. National aggregate analysis in prior work ( 10.1038/s41560-021-00863-0, 10.1016/j.oneear.2021.09.012, 10.1038/s41558-019-0509-6, 10.1038/s41558-022-01570-8, 10.1093/ooenergy/oiad009 ) masks the conflicts between China’s power system mechanism, carbon mitigation, and economic development goals and conceals provincial heterogeneities in socioeconomic capabilities, costs, and risks. We address those issues by comparing decline in coal use and acceleration in renewable adoption rates (R CHI ) in China’s provinces along with China’s 2030–2060 carbon mitigation and economic development goals to that in 52 other countries at their historical fastest transformation (R MAX ) decade, based on their socioeconomic, power system structure, and mechanism conditions, and quantifying the unit-associated unemployment and stranded assets due to decline in coal use. We observed that R CHI distributes unevenly in time and space. In time scale, the transition follows a “fast-then-slow” trajectory in terms of stranded assets, leading to higher socioeconomic and political efforts at the beginning of the process. Spatially, certain provinces face heightened risks related to stranded assets, unemployment, and energy security, underscoring the urgent need for power system reforms and equitable carbon quota allocations for a just transition. To achieve its 2030–2060 carbon targets, China must attain higher R CHI than R MAX, overcoming stringent socioeconomic and political challenges and entrenched system inertia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle