Supporting energy pricing reform and carbon pricing policies through crediting
Notice bibliographique
Résumé
With the successful conclusion of the Paris Conference of the Parties to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), international carbon market mechanisms became a key element of the future, post-2020, international climate policy architecture.Paris delivered a new UNFCCC-governed baseline and crediting mechanism, applicable both in developing and developed countries.Paris also recognized voluntary cooperative approaches that enable international transfer of mitigation outcomes to be accountable against countries' mitigation pledges (in the form of nationally determined contributions).In both cases, the scope of mitigation activities is likely to go beyond the project-by-project level as in Clean Development Mechanism (CDM) and Joint Implementation (JI).Earlier discussions suggested that sectoral crediting approaches (or approaches using other aggregates, such as the level of a city), might emerge.Crediting of policies is clearly a further option, and the Paris agreement encourages results-based payments for policy approaches in the context of REDD+.Policy crediting-i.e., the crediting of the emission reductions resulting from the implementation of a policy action or components of it-is a new concept.So far there exist no real case examples.Some work was done on regulatory policies (such as energy-efficiency standards, including under the CDM and with an aim to reforming the CDM beyond a project-level scope) both from a methodological side and through blueprinting of operational models.Similar approaches were developed for policies such as feed-in tariffs for renewable energy.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».