Sharing the Burden for Climate Change Mitigation in the Canadian Federation
Notice bibliographique
Résumé
Dividing the burden for greenhouse gas abatement amongst the provinces has proven challenging in Canada, and is a major factor contributing to Canada's poor historic performance on greenhouse gas abatement. As the country aims to achieve substantial cuts to emissions over the next decade and by mid-century, such burden sharing considerations are likely to be elevated in importance. This paper uses a calibrated multi-region multi-sector computable general equilibrium model to compare a number of archetypal rules for sharing the burden of a joint commitment amongst members for the case of greenhouse gas reductions in Canada. Because of the substantial heterogeneity amongst Canadian provinces, these different burden sharing rules imply signifcantly different relative abatement effort amongst provinces, and also signifcantly different welfare implications. When emission permits are allocated on an equal per capita basis, welfare is increased in Ontario, British Columbia, Quebec, and Manitoba, and signifcantly reduced in Alberta and Saskatchewan. In contrast, when emission permits are allocated based on historic emissions, Alberta and Saskatchewan are made better off, and Ontario, British Columbia, Quebec, and Manitoba are made worse off. We compare these archetypal burden sharing rules to existing provincial emission reduction commitments, and find that none of the standard burden sharing rules comes close to existing commitments. We argue that the debate on burden sharing of greenhouse gas abatement in Canada could be objectified if informed by coherent quantitative analysis such as the one presented here.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».