Decarbonization Pathways for Canada’s Federated Energy System Using a Subnational Integrated Assessment Model
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Amid growing climate risks and energy security challenges, Canada's path to Net Zero emissions by 2050 hinges on regionally differentiated transformations across its energy system. This study presents a detailed scenario-based analysis using MESSAGEix-Canada, the country's first open-source, sub-national integrated assessment model. We explore how energy system transitions evolve across provinces and sectors under varying policy pathways.Results from the Net Zero scenario indicate a 65% reduction in fossil fuel extraction, an eight-fold increase in electricity supply, and a tenfold growth in low-emissions hydrogen, achieved without significantly increasing total energy system investments relative to the Legislated pathway. Instead, capital shifts away from oil and gas production toward renewables, storage, and grid expansion. Electrification of end-use sectors, alongside carbon capture and clean hydrogen deployment, drives emissions reductions. Spatial analysis reveals Alberta, Saskatchewan, and Newfoundland and Labrador face steep structural changes in resource extraction, while provinces like Ontario and Quebec become hubs of electrification and clean energy infrastructure.The analysis highlights that achieving Net Zero is technically feasible, but demands urgent, coordinated, and province-specific strategies. Policymakers in resource-intensive provinces must plan for a managed fossil phase-out and support economic diversification. In contrast, electricity-rich provinces must scale transmission and hydrogen capacity to meet cross-sector demand. MESSAGEix-Canada provides a transparent and flexible platform to co-design such transitions with stakeholders—supporting policy alignment, investment targeting, and just transition planning within Canada's federated climate governance landscape.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».