Deep Decarbonization in Cities: Greenhouse Gas Emissions Measurement, Monitoring, and Reporting
Notice bibliographique
Résumé
Municipalities have a significant role in reducing global emissions to net-zero by 2050. Local climate action has immense potential for driving the required emissions reductions, but the practices involved in measuring, target setting, monitoring, and reporting progress remain inconsistent and understudied. As a first step in improving these processes in Canadian municipalities, this study aims to develop an understanding of the current and historical state of measurement, target setting, monitoring, and reporting in the local climate action processes of Canadian municipalities and uncover insights into the best practices associated with higher emissions reductions. Qualitative data was collected from existing reports and documents from the Partners for Climate Protection (PCP) Program, developed and managed by ICLEI Canada and the Federation of Canadian Municipalities. Reports consisted of emission inventories, climate commitments, implementation updates, and other relevant documentation with information on measurement, target setting, monitoring, and reporting practices submitted as part of the PCP milestone review process. An evaluation framework was developed from the relevant literature on the topics and used to determine if the empirical results from Canadian municipalities validate or extend the literature on measurement, target setting, monitoring, and reporting. Through content analysis, this study contributed to several areas of the literature by validating previous findings and extending the literature to incorporate new findings on reporting levels, scope 3 emissions, and carbon sinks and storage. The results also extended the literature by identifying the involvement of council members and community-wide entities in monitoring procedures, the use of various reporting channels in sharing information, and the inclusion of monitoring procedure details in reporting, as additional key variables associated with high emissions reductions. These results will help inform the practices and strategies of municipal practitioners and provide information to government decision-makers to help identify policy opportunities. Finally, the evaluation framework from this study and the dataset developed in summarizing the empirical data can be used for triangulation, further analysis, or as a baseline comparison by future studies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».