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Enregistrement W2400939130 · doi:10.1080/10962247.2016.1192071

Air quality co-benefits of subnational carbon policies

2016· article· en· W2400939130 sur OpenAlex
Tammy M. Thompson, Sebastian Rausch, Rebecca K. Saari, Noelle E. Selin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Park ServiceOffice of ScienceCenters for Disease Control and PreventionUniversity of WaterlooPennsylvania State UniversityUniversity of PennsylvaniaU.S. Department of EnergyU.S. Environmental Protection AgencyMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésGreenhouse gasParticulatesClimate changeAir quality indexNatural resource economicsAir pollutionEnvironmental scienceBusinessCost–benefit analysisElectricityClimate policyPollutantEnvironmental protectionEconomicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: To mitigate climate change, governments ranging from city to multi-national have adopted greenhouse gas (GHG) emissions reduction targets. While the location of GHG reductions does not affect their climate benefits, it can impact human health benefits associated with co-emitted pollutants. Here, an advanced modeling framework is used to explore how subnational level GHG targets influence air pollutant co-benefits from ground level ozone and fine particulate matter. Two carbon policy scenarios are analyzed, each reducing the same total amount of GHG emissions in the Northeast US: an economy-wide Cap and Trade (CAT) program reducing emissions from all sectors of the economy, and a Clean Energy Standard (CES) reducing emissions from the electricity sector only. Results suggest that a regional CES policy will cost about 10 times more than a CAT policy. Despite having the same regional targets in the Northeast, carbon leakage to non-capped regions varies between policies. Consequently, a regional CAT policy will result in national carbon reductions that are over six times greater than the carbon reduced by the CES in 2030. Monetized regional human health benefits of the CAT and CES policies are 844% and 185% of the costs of each policy, respectively. Benefits for both policies are thus estimated to exceed their costs in the Northeast US. The estimated value of human health co-benefits associated with air pollution reductions for the CES scenario is two times that of the CAT scenario. IMPLICATIONS: In this research, an advanced modeling framework is used to determine the potential impacts of regional carbon policies on air pollution co-benefits associated with ground level ozone and fine particulate matter. Study results show that spatially heterogeneous GHG policies have the potential to create areas of air pollution dis-benefit. It is also shown that monetized human health benefits within the area covered by policy may be larger than the model estimated cost of the policy. These findings are of particular interest both as U.S. states work to develop plans to meet state-level carbon emissions reduction targets set by the EPA through the Clean Power Plan, and in the absence of comprehensive national carbon policy.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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