Flying Towards Climate Failure: An Analysis of the Seven Biggest European Airline Groups
Notice bibliographique
Résumé
Globally, aviation is a major contributor to rising greenhouse gas emissions (GHG). In recent years, annual emissions from aviation have increased by 4-5%, up to the start of the COVID crisis in 2020. Although the pandemic has led to a temporary decline in aviation emissions, air travel is projected to return to its skyrocketing pre-pandemic levels as early as 2024. Without political action to counter its growth prospects, the aviation industry will become one of the biggest emitting sectors globally and by 2050 it will have consumed up to a quarter of the global carbon budget for achieving the 1.5°C Paris Agreement goal.Under pressure for their skyrocketing emissions, some actors in the aviation sector have recently pledged to achieve net-zero emissions by 2050. But no company in the sector has pledged to effectively cut greenhouse gas emissions in order to achieve real-zero decarbonisation. Instead, the industry and political leaders are relying on excessive optimism about false or technological solutions, such as carbon offsetting, electric planes and alternative fuels that are either ineffective, harmful for the environment or a long way from being viable in the coming decades or easily available at the required volumes. Researchers have highlighted that these "technology myths" are stalling the necessary progress in climate policy for aviation. While other transport sectors, such as rail and road, can – to a certain extent – directly use electricity based on renewable sources such as solar and wind power, similar solutions do not yet exist for aviation. The goal of real-zero emissions will not be achieved without a significant reduction in flights.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».