Analyzing the Macroeconomic and Supply Chain Impacts of CO2 Capture Technology: An Input-Output Framework for the Construction Phase
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) is considered as a very important technology for reducing greenhouse gas emissions. While reducing the emissions, it enables the existing industries to continue their operations. Most of the previous studies on this topic focus only on the microeconomic analysis of CCUS and its macroeconomic aspects, in particular its construction phase has not been covered. The objective of this paper is to address this gap by evaluating the macroeconomic impact of constructing a CO₂ capture system in Saskatchewan, Canada. This study uses a provincial Input-Output (IO) table for Saskatchewan and the Leontief model to analyze how investment in the construction phase of the capture system, focusing on direct equipment costs, affects industry output, GDP, and employment. The results from this analysis show that an investment of CAD 217.8 million can result in an output increase of approximately $1.83 billion, a GDP impact of $900 million and the creation of about 5,588 jobs. These findings show that the construction of carbon capture projects in a specific region can generate significant benefits across the supply chain and can lead to economic growth in that region. This paper also highlights the steps that should be taken and limitations of such analysis and proposes future directions for addressing these limitations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».