The Drivers of GHG Emissions Intensity Improvements in Major Economies Analysis of Trends 1995-2009
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the trends in GHG emissions intensity over the period 1995-2009, in a mix of developing and developed economies that account for constitute almost 2/3rd of global emissions. In doing so it distinguishes between the demand-based emissions (DBEs) and production-based emissions (PBEs). Several studies find that while PBEs in the developed economies during the period have been stabilized, the DBEs are on the rise. Understanding the relative influence of various factors that has shaped the differential patterns of emissions growth will provide us with important policy insights for controlling GHG emissions. It undertakes a decomposition exercise to understand the changes in both PBEs and DBEs intensities due to changes in technological change and structural shifts in production and final consumption. Main findings of the paper are that technology change has been the key driver of emissions intensity improvements in production and consumption. Intensity improvements in production activities has been more than those in consumption. Structural changes in composition of production and demand has relatively smaller contribution in overall intensity improvement. Structural shifts have somewhat negatively contributed to emissions intensity improvements in Canada and China. In India structural shift in both production and consumption activities have contributed significantly in emissions intensity improvements. Changes in regional composition of final consumptions have worked against emissions intensity improvements particularly in developed economies of Canada, EU 27 and United States.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».