Notice bibliographique
Résumé
Abstract I examine the environmental and economic effects of pricing greenhouse gas emissions from livestock in Canada. Using a partial equilibrium model, I consider three different pricing policies: a consumer level tax, a producer level tax, and a producer subsidy. All policies price emissions at $50 per tonne of carbon dioxide equivalent. The producer level tax generates the greatest reduction in emissions at the lowest social cost per unit of emissions abatement. The producer subsidy results in a smaller reduction in emissions at a higher social cost, relative to the producer tax. However, the subsidy provides a substantial increase in producer surplus, which may make it a politically feasible second‐best policy. The consumer level tax results in a trivial reduction in emissions, at a social cost that is greater than the price placed on emissions. J'examine les effets environnementaux et économiques de l'imposition d'un prix sur les gaz à effets de serre provenant des animaux d'élevage canadiens. Au moyen d'un modèle d'équilibre partiel, je tiens compte de trois différentes politiques d'imposition de prix : taxer le consommateur, taxer le producteur, et subventionner le producteur. Toutes les politiques imposent les émissions au prix de 50$ par tonne en équivalent de dioxyde de carbone. Taxer l'éleveur génère la plus grande réduction des émissions au plus bas coût social par unité de réduction des émissions. Subventionner l'éleveur entraéne une plus petite réduction des émissions à coût social plus élevé, en comparaison û la taxe imposée à l'éleveur. Par contre, le choix de subventionner fournit une augmentation substantielle de surplus pour l'éleveur, faisant de cette option un bon deuxième choix envisageable au niveau politique. Taxer le consommateur ne produit qu'une réduction négligeable des émissions, à coût social plus élevé que le taux imposé sur les émissions.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».