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Enregistrement W3121474271 · doi:10.1111/j.1530-9134.2011.00326.x

Carbon Offset Provision with Guilt‐Ridden Consumers

2012· article· en· W3121474271 sur OpenAlexaff
Joshua S. Gans, Vivienne Groves

Notice bibliographique

RevueJournal of Economics & Management Strategy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon footprintConsumption (sociology)Carbon offsetOffset (computer science)Natural resource economicsBusinessEconomicsCommerceMarket powerGreenhouse gasAgricultural economicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon offsets allow consumers to mitigate their guilt associated with their carbon footprint. On the one hand, when offsets are purchased in an industry unrelated to the consumption activity, offsets are complements to consumption and the introduction of an offset market causes consumption to rise. On the other hand, when offsets are purchased in a related industry, consumption and offsets are substitutes and consumption falls. In general, however, net emissions decline. We find two exceptions to this rule. First, when offsets are purchased in an unrelated market, if there is no latent demand for offsets in their absence, the introduction of offsets can potentially cause a rise in net emissions when producers of “dirty” consumption goods have market power. Second, when offsets are purchased to fund green energy, emissions can rise if “dirty” producers can engage in pre‐emptive strategic commitments and the price of offsets is chosen endogenously.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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