The role of CCUS in accelerating Canada's transition to net-zero
Notice bibliographique
Résumé
Canada has been an enthusiastic developer and implementer of carbon capture, utilization and storage (CCUS) technologies, currently accounting for nearly 20 per cent of installed CCUS capacity globally. Along with a steep hike in the federal carbon price announced in 2020, the government has crafted a hydrogen-centric strategy to support a decarbonized economic transition, with CCUS identified as a key enabler of both pathways. On the one hand, CCUS justifies continued investment in the oil and gas sector through the permanent sequestering of CO2. On the other hand, creating additional economic value from the blue hydrogen generated from CCUS can demonstrate the viability of carbon-negative hydrogen production using bioenergy with carbon capture and storage (BECCS) or from electrolysis with offsets from direct air capture with carbon storage (DACCS). Oil and gas firms, supported by their peers in heavy industry, have announced blue hydrogen, oilsands CCUS, and carbon transportation projects which – if implemented – could transform the province of Alberta and disrupt the Canadian economy. Despite the bold vision of the government’s strategy and the announced projects, there are potential challenges to widespread CCUS deployment, including technological scope, project finance, and regulatory assurance. Carbon pricing will support project economics, but only up to a certain point, especially given the volatility of commodity markets and declines in Canadian oil and gas sector investment. And federal and provincial regulations – with the allied components of social, Indigenous and environmental support – will require clarity if announced projects are to be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».