Unlocking the Future of Carbon Capture and Storage Policy in Canada: A Cross-Jurisdictional Analysis of Carbon Capture Incentives
Notice bibliographique
Résumé
Carbon removal technologies like carbon, capture, and storage (CCS) have been framed as one solution to rapidly reduce emissions in heavy emitting sectors. While Alberta and Saskatchewan operate several industry-leading CCS projects, the technology's widespread adoption has been stalled largely due to unstable financial and policy-related risks. To address these risks, this report uses cross-jurisdictional research featuring CCS policy incentives in Europe, the United States, and in Canada. The analysis demonstrated that all three jurisdictions have been unsuccessful in establishing a diverse policy environment that is conducive to the growth of their respective CCS industries. In particular, Canada has largely relied on direct grants to promote investment into the CCS market, which has not provided proponents with enough motivation to launch CCS projects in heavy emitting regions like Alberta. To address these financial risks, the report recommends that Canada implements a robust CCS investment tax credit regime, increased CCS demonstration and FEED study funding, along with policy incentives that encourage the clustering of CCS activities. Nevertheless, to confront the existing policy barriers, the report suggests creating a mechanism for guaranteeing future federal carbon prices, while allowing carbon credit stacking between provincial and federal CCS programs and enhancing knowledge sharing opportunities between project developers.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».