Communicating about Carbon Taxes and Emissions Trading Programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In debates surrounding policy options for mitigating greenhouse gas (GHG) emissions, economists of various political stripes are near unanimous in their advocacy of putting a price on carbon, whether through a tax or emissions trading program. Due to the visible costs imposed on industry and consumers, however, these policies have been resisted by carbon-intensive industries and by an ideologically divided public, producing incentives for vote-seeking politicians to avoid implementing comprehensive and stringent carbon prices within their own borders. In this highly politicized environment, and considering the more recent diffusion of market-based instruments across political jurisdictions around the world, researchers have sought to identify the conditions most favorable to implementing carbon taxes and cap-and-trade programs, the correlates of public support for these policies, and the extent to which different communication strategies may help build public support. How do experts, political leaders, and members of the public understand these policy instruments, and what specific approaches have been most successful in persuading policy makers and the public to support a price on carbon? In places that have yet to implement a carbon price, what can communication strategists learn from existing research and the experience of other jurisdictions where such policies have been successfully implemented? In places where carbon taxes or carbon cap-and-trade programs exist, how are the benefits of these policies best communicated to ensure the durability of carbon pricing policies over time?
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».