A methodological framework for the economic evaluation of CO<sub>2</sub> emissions from transport
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY As the main cause of the global warming, CO 2 emissions are a relevant externality in the transport sector. However, feasibility assessments do not always take these effects into adequate account, because a number of scientific and economic uncertainties make it difficult to determine a reliable estimate for a unitary CO 2 cost. This paper first analyses the methods generally used to determine the cost of CO 2 emissions, showing that market‐based prices are not always suitable for this aim. Avoidance and damage cost methods are then thoroughly discussed, evaluating their pros and cons, including an extensive review of previous studies of methods for comparing costs. To determine the most reliable values, a method based on both avoidance and damage costs is proposed here. This method is then applied to the case study of the Brenner Base Tunnel, comparing the outcomes of three different scenarios: ‘minimum’ suggests the maintenance of the ‘do‐nothing’ option (no tunnel realisation), whereas ‘trend’ and ‘consensus’ both imply the construction of the tunnel with different political choices, namely, a complete market liberalisation in trend and sustainable interventions in consensus. Results up to 2035 reveal that, in comparison with the do‐nothing option, the enlightened transport policy shown in consensus could bring about a CO 2 economic saving of up to around €331m for the community, whereas a simple liberalisation (trend) increases the costs derived from global warming by about €228m. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».