‘CLOSING THE CARBON LOOP’: Climate Policy Discourses and the Material Politics of Municipal Waste‐to‐Biofuel Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Waste‐to‐biofuel (WTB) programs have gained popularity as a municipal circular economy and an emissions reduction strategy. The upgrading of biofuels to renewable natural gas (RNG) has drawn particular interest, as RNG can displace conventional fossil fuels in any existing natural gas end use and be delivered through existing pipeline infrastructure. This article examines RNG produced at the City of Toronto’s waste facilities in partnership with Enbridge Distribution Inc. Toronto has framed its program as a strategy to ‘close the carbon loop’, recirculating waste as a new energy resource and, by extension, the carbon embodied in municipal waste. The article, first, examines the construction of the carbon loop policy narrative that draws from the technical work of emissions accounting. Second, it discusses how and why choices that shape energy systems are made as part of such programs. In Toronto, distributing through the Enbridge pipeline network has enabled the production of flexible environmental attributes that can be virtually assigned to a range of end uses and users. Understanding how policy narratives are constructed to describe municipal policy experimentation and situate municipal experiments within wider energy systems and energy system politics is critical to ensure experiments contribute to long‐term net zero pathways.
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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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,075 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».