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Enregistrement W2789070122 · doi:10.55016/ojs/sppp.v11i1.43288

Reducing Greenhouse Gas Emissions in Transport: All in One Basket?

2018· article· en· W2789070122 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Rivers, Randall Wigle

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis after analysis has shown consistently that if policy-makers aiming to meet climate goals are looking for the most-efficient, least-distortionary way to target emissions growth, there is simply nothing better than abandoning all emissions regulations except for one: A straight, revenue-neutral carbon tax. Nothing works through more channels, at a lower cost. Alas, policy-makers are not always looking for the most-efficient, least-distortionary way to target emissions growth. That’s because many of those same analyses show that in order to reach emissions targets, the price on carbon would have to be so punitive as to be politically unbearable, raising the price of gasoline, for example, by about a dollar a litre. That leads politicians to mix in other policies that are less visible to the consumer but also less efficient, less effective and more expensive in abating carbon dioxide. The recently negotiated Pan-Canadian Framework on Clean Growth and Climate Change intends to follow that model, relying on a blend of different policies to help reach Canada’s Paris climate targets. But while the government seems therefore determined to rule out the possibility of a nothing-but-a-carbon-tax plan, it is possible, through the careful application of just the right sort of emission-reduction approaches, to reduce the costs of abatement in a key policy target — namely, road transportation — to a level that at least approaches the lower cost of a carbon tax. The government will likely consider several options in trying to reduce emissions from road transportation. Typical tools include requiring manufacturers to meet standards for new vehicles that mandate fuel economy and greenhouse gas emissions; gasoline taxes; taxes on emissions-intensive vehicles; subsidies for low-emission or zero-emission vehicles; and subsidies for public transit. Indications are that a low-carbon fuel standard (LCFS) will play a significant role in the Pan-Canadian Framework. Applied carefully, an LCFS combined with a mandate for automakers to sell more electric vehicles would be an appropriate policy for Canada to achieve meaningful emissions reductions at a tolerable cost, given other policy measures already committed to. Subsidies for electric vehicles, however, should be avoided as they turn out to be one of the least cost-effective policies to reduce emissions. Requiring car makers to sell more electric vehicles will lead to higher prices for standard internal-combustion vehicles as automakers are forced to spread the cost of the electric-vehicle mandate across their non-electric models. That in turn will lead to cheaper electric cars and pricier non-electric cars, making it likelier that consumers will gravitate in increasing numbers to electric cars, helping reduce emissions. Meanwhile, as the LFCS standard is raised, drivers of internal-combustion vehicles will face an even higher cost of filling up, again prompting more drivers to consider switching to electric vehicles. The combined effect — achievable at close to the cost of a carbon tax — will make it more expensive to drive a gasoline-powered car, similar to the effect of a carbon tax on drivers, but less visible and so less politically risky.

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 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)0,001
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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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