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Enregistrement W2807133814 · doi:10.1093/reep/rey011

Policy Brief—Facilitating Retrospective Analysis of Environmental Regulations

2018· article· en· W2807133814 sur OpenAlexaff
Maureen Cropper, Richard D. Morgenstern, Nicholas Rivers

Notice bibliographique

RevueReview of Environmental Economics and Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensGlobal Affairs CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Environmental policyPublic economicsEnvironmental planningActuarial scienceBusinessEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prospective or ex ante studies of the costs, benefits, and distributional impacts of new environmental regulations are now commonly performed in many countries. Retrospective analyses, which aim to document actual outcomes, are far less common. The purpose of this policy brief is to illustrate the value of retrospective analysis of environmental regulations, discuss the main challenges of conducting such studies, and make suggestions for facilitating the conduct of retrospective analyses. We examine recent examples of ex post analyses of three sets of U.S. regulations—the Environmental Protection Agency (EPA) Cluster Rule, the NOx Budget Program, and federal gasoline content regulations—and British Columbia’s carbon tax. Based on this review, we offer some lessons for facilitating future retrospective analysis of environmental regulations.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,008

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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