Voluntary Agreements for Energy Efficiency or GHG Emissions Reduction in Industry: An Assessment of Programs Around the World
Notice bibliographique
Résumé
Voluntary agreements for energy efficiency improvement and reduction of energy-related greenhouse gas (GHG) emissions have been a popular policy instrument for the industrial sector in industrialized countries since the 1990s. A number of these national-level voluntary agreement programs are now being modified and strengthened, while additional countries--including some recently industrialized and developing countries--are adopting these type of agreements in an effort to increase the energy efficiency of their industrial sectors.Voluntary agreement programs can be roughly divided into three broad categories: (1) programs that are completely voluntary, (2) programs that use the threat of future regulations or energy/GHG emissions taxes as a motivation for participation, and (3) programs that are implemented in conjunction with an existing energy/GHG emissions tax policy or with strict regulations. A variety of government-provided incentives as well as penalties are associated with these programs. This paper reviews 23 energy efficiency or GHG emissions reduction voluntary agreement programs in 18 countries, including countries in Europe, the U.S., Canada, Australia, New Zealand, Japan, South Korea, and Chinese Taipei (Taiwan) and discusses preliminary lessons learned regarding program design and effectiveness. The paper notes that such agreement programs, in which companies inventory and manage their energy use and GHG emissions to meet specific reduction targets, are an essential first step towards GHG emissions trading programs.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».