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Enregistrement W6980593684

CLE Working Paper No.1/2023--Driving Global Heating to 1.7° and Above: The New Canada Energy Future 2023 Report and Canada's Projected Oil Production to 2050

2023· article· en· W6980593684 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical, Literary, and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)LimitingPeak oilOil productionGlobal warmingFossil fuelClimate changeEnergy (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canada Energy Regulator on June 20, 2023, released its new report Canada’s Energy Future 2023. For the first time the Federal Government’s energy regulator has directly addressed whether the currently projected growth of oil production in Canada to 2040 and 2050 is compatible with keeping increased warming to 1.5°C. The regulator’s analysis is based on three scenarios. Only the CER’s first scenario, the “Global Net-zero Scenario” (stated to be based on the International Energy Agency’s (IEA) “Net-Zero by 2050 Scenario”), is aligned with limiting warming to 1.5°C. That would require a very dramatic reduction in Canada’s existing oil production level which, according to the CER, is currently projected to reach 5.6 million bpd by 2026. Under the Global Net-zero Scenario, starting after 2030 Canada’s oil production must decline sharply to 2.8 million bpd by 2040 and fall to 1.2 million bpd by 2050. The CER’s second scenario, the “Canada Net-zero Scenario”, projects much higher levels of oil and gas production through to 2040 and beyond. The CER acknowledges that its second scenario aligns with warming of 1.7°C. This paper identifies the un-examined assumptions and climate implications that underlie the second scenario, which has been given the comforting and eco-friendly name (“Canada Net-zero”) and is presented by the CER as a plausible and acceptable alternative pathway. I argue that in this case, which involves the most complex expert evidence, policy decisions must be informed by an independent public inquiry process, not by discussions behind the “closed doors” of the CER.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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