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Enregistrement W2730609283 · doi:10.55016/ojs/sppp.v9i1.42595

Who is Getting a Carbon-Tax Rebate?

2016· article· en· W2730609283 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Winter, Sarah Dobson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon taxCarbon fibersBusinessEconomicsMaterials scienceGreenhouse gasComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With its 2016 budget, the Government of Alberta laid out the basic details of the carbon tax rebate. The rebate is constructed to increase based on household size, and will decrease with income after a pre-set cutoff. The government has stated six in 10 households will be eligible for a full rebate, with an additional six per cent receiving a partial rebate. This paper examines the income distribution of Albertans, to determine how the rebate and income cutoffs affect different types of Alberta families. Using easily available data from Statistics Canada, we shed light on the question of who will receive a carbon-tax rebate. Based on 2013 data on median incomes, single-parent families, elderly families and single Albertans are all groups where a majority of households will receive rebates. In some cases, it appears well over 50 per cent of those groups will receive a full rebate. However, fewer than 50 per cent of Alberta families that are couples (with and without children) will receive a rebate. Still, even those that get a rebate will not necessarily exactly break even against the additional costs they incur from a carbon tax. Interestingly, the lowest-income households, which are most likely to qualify for a rebate, appear to be in a position where they will receive a larger refund than they will pay in carbon taxes. For households where incomes fall in the middle of the provincial distribution, the data suggest that the rebate will come close to compensating for additional costs of the carbon tax, although it may fall slightly short. The analysis presented below is a first pass at a very important question facing Albertans. When data from the 2016 census becomes available, we will be much better able to evaluate which Albertans will be eligible for the rebate. The census will enable a more precise evaluation of whether the rebate matches the government’s 66 per cent goal.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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