MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2902711951 · doi:10.1561/102.00000096

International Environmental Agreements and Trading Blocks — Can Issue Linkage Enhance Cooperation?

2020· article· en· W2902711951 sur OpenAlexaff
Effrosyni Diamantoudi, Eftichios S. Sartzetakis, Stefania Strantza

Notice bibliographique

RevueStrategic Behavior and the Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinkage (software)BusinessInternational tradeBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the effect of designing international agreements that jointly determine environmental and trade policies on the participation level and aggregate welfare. This paper builds on the non-cooperative game approach of the International Environmental Agreements (IEAs) literature extending the basic model by introducing firms that trade in a global market. Countries choose the level of a tax on emissions and a tariff on imports: signatories enjoy tariff-free trade among themselves, impose a tariff to nonsignatories and a common emissions tax; nonsignatories levy a tariff on imports and a tax on domestic emissions. Resorting to numerical simulations, the paper shows increased participation to the joint agreement of around 70% of the total number of countries. These coalitions are not only much larger than the two-country coalition derived in the case without trade, but they also achieve substantial welfare improvements of around 60% of the welfare improvement the grand coalition provides over the coalition of two. The paper presents a series of numerical simulations to confirm the robustness of these results to changes in the parameters values.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrategic Behavior and the EnvironmentMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207