A Herd Mentality in the Design of International Environmental Agreements?
Notice bibliographique
Résumé
When addressing an externality such as air pollution, regulators can control policy inputs (e.g., pollution taxes and technology standards) or outputs (e.g., emission caps). Economists are familiar with this debate, known broadly as “prices vs. quantities,” but analysts of international environmental agreements have rarely focused sustained attention to such questions. Using an inventory of all international air pollution agreements, we document the historical patterns in instrument choice. Those agreements that require little effort beyond the status quo are usually codified in terms of effort, but agreements that require substantial actions by the parties nearly always deploy a cap on emission quantities as the central regulatory instrument. We suggest that this concentration of experience with emission caps and paucity of serious efforts to coordinate policy inputs may explain why the architects of international environmental agreements appear to believe that emission caps work best. We illustrate what's at stake with the example of international efforts to control the emissions that cause global climate change. We also show that the conventional history of the agreement that is most symbolic of the superiority of emission caps—the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer—has wrongly overlooked a little-known provision that operates akin to a “price” instrument.
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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 | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».