Fairness- and cost-effectiveness-based approaches to effort-sharing under the Paris agreement. Short study: On behalf of the German Environment Agency; Environmental Research of the Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety. Project No. (FKZ) 3717 41 102 0 – short study within the project „Implikationen des Pariser Klimaschutzabkommens auf nationale Klimaschutzanstrengungen“ Report No. FB000249/ZW,KURZ,ENG
Notice bibliographique
Résumé
Given that the Paris Agreement (PA) has strengthened the long-term temperature goal and that it calls for a balance of greenhouse gas (GHG) emissions and sinks within the 21st century, there is the urgent need to re-assess the climate targets worldwide. On top of that, the PA stresses that contributions from the states have to reflect “the highest possible ambition” and “respective capabilities”. This study has derived national GHG emissions reduction contributions for 2030 and 2050 that are consistent with the Paris Agreements’ long-term temperature goal, both based on fairness and cost-effectiveness approaches. The analysis focuses on countries that are particularly relevant because of their share in global GHG emissions and their role in international climate policy, namely Brazil, Canada, China, the EU, India, Japan the United States of America, and Germany respectively. The comparison of these approaches yields insights whether or not a country can or should in-crease the ambition of its NDC. The data can also be taken to show how large the efforts in the country domestically should be and to indicate the need for support to or from other countries. The analysis reveals for both approaches, that the more ambitious long-term temperature goal of the Paris Agreement results in substantially higher reduction requirements for all countries compared to the former Cancun targets.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».