Urgence climatique et équité sociale : plaidoyer pour une tarification du carbone
Notice bibliographique
Résumé
L’ampleur et la rapidité des changements climatiques sont largement documentées par la communauté scientifique. Pour le Secrétaire général des Nations Unies, « malgré une dynamique encourageante, nous ne progressons pas assez rapidement. Le changement climatique est plus rapide que nous » (UNSG, 2018). Pour le GIEC (2018), la réussite de cette transition nécessitera des changements majeurs dans de multiples secteurs tels que l’énergie, l’industrie, le bâtiment, le transport, l’agriculture et l’urbanisme. Comment alors influencer les comportements d’agents économiques aussi diversifiés que le consommateur qui utilise un carburant pour assurer ses déplacements, une agricultrice qui les emploie pour sa production ou un industriel qui utilise ces mêmes carburants pour assurer les besoins énergétiques de son entreprise ? Cet article se penche sur les avantages théoriques et les contraintes de la tarification carbone. Deux approches de tarification, soit une taxe carbone et un système de plafonnement et d’échange des émissions, sont ensuite présentées.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».