Impact of EPA's Voluntary 33/50 Program on Pollution Prevention Adoption and Toxic Releases
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the impact of 33/50 program on 33/50 releases and examine if this impact differed for ozone depleting chemicals and the rest 15 chemicals. It also examines the extent to which any reduction in 33/50 releases can be attributed to pollution prevention techniques (P2). Our analysis is conducted at the facility level, using facility level participation information and emissions data for the 1988-1995 periods. The data set includes 12,463 facilities eligible to participate in the program starting in 1991. Of these, 1033 facilities belonging to 1268 parent companies participated in the 33/50 program. Dynamic panel data models are used to incorporate facility specific unobserved effect, timing of participation and endogeneity of program participation and P2 adoption decisions. The results show that the program has different impact on ozone depleting chemicals and other releases. Regulatory pressure to comply with Montreal protocol motivated firms to reduce emissions during early stage of the program. When the immediate threat or regulation was reduced, participants appear to have focused on non-ozone depleting chemicals. The pollution prevention methods adopted also contributed to a reduction in toxic releases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».