A cost-effectiveness differential game model for climate agreements
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a differential game model with a coupled constraint to represent the possible effects of climate agreements between industrialized, emerging and developing countries. Each group of countries is represented by an economic growth model where two different types of economies, called, respectively, ‘low-carbon’ and ‘carbon,’ can co-exist, each of which having different productivities of capital and of emissions due to energy use. We assume that each group of countries participating in the negotiations has identified a damage function, which determines a loss of GDP due to warming and has also a possibility to invest in a capital permitting adaptation to climate changes. The climate agreements we consider have two main components: (1) They define a global emission budget for a commitment period and impose it as a limit on cumulative emissions during that period; (2) they distribute this global budget among the different coalitions of countries taking part in the agreement. This implies that the game has now a coupled constraint for all participants in the negotiations. The outcome of the agreement is therefore obtained as a generalized or ‘Rosen’ equilibrium which can be selected among a whole manifold of such solutions. We show that the family of Nash equilibria in the games obtained through a distribution of the total budget among the different parties corresponds to the manifold of normalized equilibria. We then propose an equity criterion to determine a fair division of this total emission budget or equivalently to select a proper weighting for a normalized equilibrium.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».