The Energy Transition and Export-Credit Agencies: Problems or Solutions for Planetary Health Equity?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fossil-fuel dependant energy systems are bad for human health, unequally distributed and environmentally destructive including as a major source of greenhouse gas emissions. Low- and middle-income countries are expected to account for the bulk of emissions growth in the coming decades. How the energy transition is supported in those countries will affect planetary health equity - the equitable enjoyment of good health in a stable earth system. Much of the health and climate-related finance research has focused on health-care systems adaptation and emissions reduction. Little attention has been paid by the health community to the role of public finance in the energy transition more broadly and what that means for planetary health equity. In this paper we examine the role of export credit agencies (ECAs) in creating an equitable global energy transition towards renewables and the implications for planetary health equity. ECAs rank among the leading public financial institutions in global energy investment. RESULTS: To characterize the topology of global energy finance networks, we examined lender-recipient investment ties and calculated structural metrics that enabled comparison of the integration, fragmentation, and relational patterns of fossil fuel and clean-energy finance networks. Using these network analysis methods, we found that fossil fuel investments dominate ECAs' energy finance globally, with cumulative support 12 times larger than renewable energy by 2021. Five countries (Canada, China, Japan, South Korea and US) account for 84% of fossil fuel support. The flow of clean-energy finance from high-income to low- and middle-income countries remains limited, with most investments in renewable energy occurring between high-income countries. CONCLUSIONS: The continuation of current ECA practices risk widening global inequities in the energy transition, drive greenhouse gas emissions, and ultimately contribute to climate-related death and disease. To enable planetary health equity, ECAs must cease all new fossil fuel project financing; expand policies to increase clean energy exports to developing nations; simplify processes for clean-energy enterprises; and expand ECAs' role in blended finance for development. Health actors must engage in this area of public finance to ensure funding decisions do not exacerbate global health and planetary health inequities.
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 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 ».