What is Canada’s “Fair Share” of the Global Emissions Burden? An Examination of Fair and Proportional Emissions Reduction Targets
Notice bibliographique
Résumé
According to the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change, global temperatures are warming by approximately 0.1-0.3°C per decade. As an estimated 1.1°C of global temperature warming above pre-industrial levels has already occurred, 1.5°C of global warming will likely occur sometime between 2030 and 2052. While international coordination is critically needed to allocate emissions amongst states, such a suggestion raises the contentious question of how to equitably distribute emissions amongst states. This paper uses several equity approaches to consider what might comprise Canada’s “fair” emissions reduction target. A literature review conducted by this author revealed two studies which allow for higher atmospheric concentrations that would not limit warming to 1.5°C \nas well as three studies which comply with 1.5°C pathways. Every “fair” target suggested by these five studies is significantly more ambitious than Canada’s present emissions reduction target. At minimum, these proposed targets call for Canada to nearly double its emissions reduction target, however, multiple targets call for Canada to reach net-zero emissions by 2030 and undertake mitigation efforts to further reduce emissions beyond its own borders. This paper \nconcludes by highlighting several strategies to work towards setting and meeting fair emissions reduction targets in Canada.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».