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Enregistrement W2013203255 · doi:10.3917/reco.611.0213

Politiques pro-biocarburants et climatique américaines : impact sur les choix énergétiques du Brésil et des Etats-Unis et bilan carbone.

2010· article· fr· W2013203255 sur OpenAlexaff
Ujjayant Chakravorty, Marie‐Hélène Hubert, Michel Moreaux

Notice bibliographique

RevueRevue économique · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Nous analysons l’impact de deux politiques américaines sur la production et les échanges d’éthanol (biocarburants de première génération) et d’éthanol ligno-cellulosique (biocarburant de seconde génération) aux Etats-Unis et au Brésil ainsi que sur les émissions directes et indirectes de carbone. La première politique est une politique dite «pro-biocarburants» qui impose un usage minimal de biocarburants. La deuxième est la politique climatique de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Notre étude montre que la première politique encourage la production massive d’éthanol ligno-cellulosique, la diminution des émissions directes de carbone étant marginale. La deuxième politique accroît le prix des carburants et en décourage la demande. Elle a un effet significatif sur le taux de déforestation au Brésil et augmente de ce fait les émissions indirectes de carbone. La subvention nécessaire à l’implémentation de la politique «pro-biocarburants» devrait être de l’ordre 1.1 US $ par gallon. Enfin, la taxe sur le carbone dans le secteur des transports aux Etats-Unis devrait être égale à 120 US $ par tonne équivalent carbone. JEL Codes : Q24, Q41, Q42, Q48.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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