Economic impacts of climate change in the forest sector: a comparison of single-region and multiregional CGE modeling frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impacts on forests are largely expected to intensify over the next few decades. Computable general equilibrium (CGE) modeling is increasingly becoming a popular tool for assessing these impacts. Previous analyses in this area have been based on either single-region or multiregional CGE model specifications, each with their own advantages and disadvantages. To date, however, there has been no systematic comparison of the potential differences in economic impact estimates between the two CGE model specifications. To examine the extent of these potential differences, we conducted a comparative economic impact analysis of climate change in the forest sector across Canadian provinces, the United States, and the rest of the world using dynamic, single-region and multiregional CGE models over the 2006–2051 period. Results revealed that, within each region, different model specifications produced unique economic impact estimates, differing by as much as 18% under each climate change scenario considered. Overall, a majority of Canadian regions recorded smaller (in absolute value terms) and more positive economic impacts using single-region models compared with the multiregional model. Differences in international trade specifications between models, together with unique climate change impact considerations across regions, played key roles in the findings. While few general conclusions emerge from this analysis, it is clear that CGE model specifications can have a significant effect on regional economic impact estimates of climate change in the forest sector. Thus, caution is advised when using the estimates of any one CGE model for policy purposes.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».