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Enregistrement W2420475201 · doi:10.1080/14693062.2016.1169499

Rebound policy in the Paris Agreement: instrument comparison and climate-club revenue offsets

2016· article· en· W2420475201 sur OpenAlexaboutno aff
Jeroen C.J.M. van den Bergh

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatyEconomicsContext (archaeology)Montreal ProtocolNegotiationRevenueInternational tradeInternational economicsPolitical scienceFinanceLawOzone layerGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is argued that without an international climate treaty, or with a soft treaty in the form of voluntary pledges, well-intended local and national climate strategies will seriously rebound in terms of energy use and CO2 emissions. I unravel the complexity of rebound in an international context, for which purpose the distinction between national and international rebound is introduced. The main climate–energy strategies and policies are assessed based on their capacity to control rebound, with carbon pricing – especially cap-and-trade – appearing to be the best approach. It is argued that motivations for further negotiations on amendments to the recent Paris climate agreement, namely on national policy coordination, can be strengthened by rebound concerns. As part of this, a new suggestion is to complement carbon equalization tariffs on carbon-intensive goods imported from countries with weak or non-existent climate policies with ‘revenue-recycling offsets’. These offsets would ease the political way to implementing carbon equalization tariffs, in turn creating pressure on countries to sign an effective climate treaty – a requirement to achieve consistent and serious carbon pricing worldwide. To support these arguments, the empirical patterns of rebound estimates are broadly outlined.Policy relevanceRebound is given scant attention in both IPCC documents and UNFCCC climate summits, where climate agreements are negotiated. This article argues that without an international climate treaty, or with a soft treaty in the form of voluntary pledges, as characterizes the recent Paris climate agreement, well-intended local and national climate strategies will seriously rebound in terms of CO2 emissions. This means that the motivations for climate negotiations can be strengthened by drawing attention to rebound concerns. The major current climate–energy strategies and policies are assessed on the basis of their capacity to control rebound, with carbon pricing – notably cap-and-trade – revealed to be the best approach. Further analysis and discussion of this is welcome, especially as rebound is neglected in the comparisons of carbon tax and emissions trading solutions to global warming. In particular, rebound should be added to the set of core criteria for judging and comparing instruments of climate policy. In addition, a new suggestion offered is to complement a climate club with carbon equalization tariffs on carbon-intensive goods imported from countries lacking strong climate policy with ‘revenue-recycling offsets’. This would make the implementation of such tariffs more politically feasible as well as creating pressure on countries to sign an effective climate treaty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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