The Value of Carbon Capture, Utilization, and Sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Carbon capture, utilization, and sequestration (CCUS) represents a class of technologies that directly capture carbon dioxide, either before or after combustion, and then either permanently store it in underground deposits or recycle it for further use. As of now, CCUS has been deployed only in isolated pilot projects; most of which sell the resultant stream of carbon dioxide to oil producers as a tool to increase production in older wells. This market is both geographically and economically limited, particularly if oil prices remain low. However, growing concern around climate change has ignited recent interest in CCUS technologies and a series of studies on its global market potential. A 2017 International Energy Agency report suggests that to meet the 2-degree-Celsius target, CCUS must account for at least 20% of the reduction in annual global emissions by 2060. In the United States, Congress has approved generous tax credits for CCUS investments, generating new interest from investors. The number of CCUS projects is increasing in many countries, from the U.S. and Canada to China and Norway. This policy brief poses the following questions. First, what is the value of CCUS technologies from the public perspective, and how might that change over time? Second, how can governments most effectively pursue that value?
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».