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Enregistrement W3010294335 · doi:10.31092/jpi.v3i2.717

STUDI KOMPARASI PENERAPAN KEBIJAKAN PENGGUNAAN KANTUNG PLASTIK

2020· article· id· W3010294335 sur OpenAlexaboutno aff
Syanni Yustiani, Maryadi Maryadi

Notice bibliographique

RevueJURNAL PAJAK INDONESIA (Indonesian Tax Review) · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessPolitical scienceHumanitiesWelfare economicsEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental Tax Reform, is the term used for changes in the taxation system where the tax object shifts from a 'good base', such as labor, capital or consumption to a 'bad base' such as activities that lead to environmental pollution. This development is the key to good implementation of environmentally sound fiscal policies. This study aims to compare the implementation of government policies on the consumption of plastic bags in several countries and the challenges in implementing these policies. The adoption of the policy significantly reduced the level of consumption of plastic bags in Ireland whereas in Botswana, Canada, South Africa and China the reduction in consumption of plastic bags was only short-term. Reformasi Pajak Lingkungan, adalah istilah yang digunakan untuk perubahan dalam sistem perpajakan di mana objek pajak bergeser dari 'basis yang baik', seperti tenaga kerja, modal atau konsumsi menjadi 'basis yang buruk' seperti kegiatan yang mengarah pada pencemaran lingkungan. Perkembangan tersebut menjadi kunci penerapan yang baik atas kebijakan fiskal yang berwawasan lingkungan. Penelitian ini bertujuan membandingkan implementasi kebijakan pemerintah atas konsumsi kantung plastik di beberapa negara dan tantangan dalam implementasi kebijakan tersebut. Penerapan kebijakan secara signifikan mengurangi tingkat konsumsi kantung plastik di Irlandia sedangkan di Botswana, Kanada, Afrika Selatan dan China penurunan konsumsi kantung plastik hanya bersifat jangka pendek.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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