Resource Mobilization for HCFC Phase-out and Climate Mitigation Co-benefits : A Study Prepared for the Executive Committee of the Multilateral Fund
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to identify potential \n sources of co-financing to meet the additional costs of \n energy efficiency (EE) and climate mitigation benefits \n associated with the hydrochlorofluorocarbons (HCFC) \n phase-out supported by the Multilateral fund of the montreal \n protocol (MLF). As it stands, the policy of the multilateral \n fund is to support only the eligible incremental costs \n related to the phase-out of ozone depleting substances, and \n not to support the additional costs of additional EE related \n improvements of the equipment. Currently therefore, while \n the multilateral fund encourages exploring co-financing \n opportunities for improving energy efficiency, the fund does \n not directly support the uptake of the most energy efficient \n technology. HCFC phase-out management plans (HPMPs) approved \n by the MLF seek to facilitate the conversion of \n refrigeration - air conditioning (Ref-AC) manufacturing and \n foam manufacturing away from the use of HCFCs to non - ozone \n depleting substance (ODS) alternatives. This study explores \n pathways that may encourage the uptake of ozone- and climate \n friendly technologies through synergies between the MP, \n policies to promote EE, and climate finance instruments; \n thereby leading also to cost-effectiveness of public \n financing and economic efficiency where synergies exist and \n can be exploited. The study underscores, based on practical \n examples, that opportunities can be strategically engineered \n to encourage harmonization between the phase-out of the \n HCFCs and HCFC-using technologies with efforts to promote \n energy efficiency and reduce greenhouse gas emissions (GHG).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle