Notice bibliographique
Résumé
This dissertation studies questions in environmental economics by exploring the mechanisms through which government and private decisions interact in the transportation and housing markets. These have important environmental and distributional consequences in terms of mitigation of and adaptation to climate change. In Chapter 1, I compare new vehicle sales in the United States and Canada to determine whether updated EPA fuel economy labels introduced in 2012 succeeded in altering consumers' new vehicle purchase choices. I find small savings in gasoline consumption through a 1.5 percentage point increase in small car market shares, a corresponding decrease in SUV shares, and a 6% increase in the valuation of small SUVs' fuel economies. In Chapter 2, I study gasoline price volatility in California by estimating the gasoline price elasticity of demand for driving, and show that this parameter is both highly inelastic and likely to vary over time. Chapter 3 focuses on the impacts of hurricanes on the Florida housing market. I show that hurricanes cause an equilibrium increase in home prices and a concurrent decrease in transaction probability, lasting up to three years. With supplementary evidence from demographic trends, I conclude that the main driver of these dynamics is a negative transitory shock to the housing supply in the aftermath of hurricanes as homes recover from physical damages. I further observe that new homeowners have higher incomes, resulting in a permanent shift in the demographic composition of disaster-prone areas, and suggesting important implications about the expected costs and distributional impacts of future federal disaster relief spending.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».