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Enregistrement W6959691302 · doi:10.11575/prism/39448

Comparing Alberta's Major Cities: A Framework for Evaluating the Sufficiency of Urban Climate Mitigation Plans

2021· other· en· W6959691302 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintGreenhouse gasClimate changeAction planClimate change mitigationOrder (exchange)Climate policyGlobal warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the climate plans of two cities in the heart of Canada’s fossil fuel producing region, and evaluates their sufficiency. It makes two contributions to the discussion of public policy aimed at mitigating the impact of climate change: first, it develops a framework for evaluating urban climate plans, which helps us to judge whether these plans offer a blueprint for meaningful action. Second, it contributes to our understanding of Alberta’s ability to contribute to Canada reaching its GHG reduction targets. Finding that only Calgary’s plan is insufficient, Calgary may want to consider reorienting their actions in order to meaningfully contribute to climate change mitigation, and could follow Edmonton’s example on how to do this. By 2017, the world was 1.0ºC warmer than its pre-industrial level; it is projected to reach 1.5 ºC warming between 2030 and 2052 if nothing changes the current rate of warming.1 The impacts of reaching 1.5ºC are understood and thus can be planned for, whereas there is high uncertainty associated with exceeding this limit. In order to adapt to the anticipated impacts of climate change, the planet must act to limit warming to 1.5ºC. The path forward requires urgent mitigation – meaning the global reduction of greenhouse gas emissions. Leadership is thus needed from all levels of government; however, policy makers face critical challenges when it comes to action. These challenges can be summarized into three key problems. First, overly-cautious action is weak without targeting the root causes. Second, action taken thus far does not reflect the urgency of the issue. Third, action is taken in short-term, piece-meal steps. In general, these problems can manifest as gaps between the solution this problem requires, the solutions that are chosen, and lack of progress to date. There are two types of climate action: adaptation and mitigation. Adaptation involves actions taken to prepare a place and population for the anticipated impacts of climate change; while mitigation includes actions to reduce greenhouse gas emissions. While it’s true that climate action ultimately must be wide-spread, long-term and systemic –actions will differ depending on the context. Actions can be analyzed according to region, level of government, or activity type. The global conversation on climate change is led by nations. Comparatively, cities are much less-visible and yet critically important. Municipalities have their own unique roles in mitigating climate change based on their proximity to individuals and the concentration activity. Approaching climate mitigation requires focusing on the smaller components without losing sight of the global context. This project will focus on local municipal governments but assess their individual mitigation actions against a broader concept of sufficiency. Two Canadian cities, Calgary and Edmonton, will be used in this analysis. To assess their actions, this project will review each city’s climate mitigation action plan. Within this assessment of each plan, emphasizing the transportation 4 sector serves two purposes. First, activities related to passenger transportation are some of the highest sources of greenhouse gas emissions. However, the reasons why transportation is such a high emitter have to do with its connections to the root causes of the problem. Therefore, the second purpose is to use transportation as a way to reflect how well the plan considers root causes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0220,022
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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