Promoting Pollution Prevention in Small Businesses: Costs and Benefits of the “Enviroclub” Initiative
Notice bibliographique
Résumé
L'initiative des Enviroclubs a été développée par trois agences fédérales - Développement économique Canada pour les régions du Québec, Environnement Canada et le Conseil national de recherche du Canada - et lancée en 2001 pour aider les petites et moyennes entreprises (PMEs) à améliorer leur profitabilité et compétitivité via une meilleure performance environnementale. Un Enviroclub consiste en un groupe de 10 à 15 PMEs impliquées dans des séances de formation en gestion de l'environnement et engagées à mettre en oeuvre au moins un projet rentable de prévention de la pollution. L'objectif de cet article est de fournir une analyse coûts-bénéfices de cette initiative originale de façon à éclairer les décideurs publics quant au bien-fondé de tels programmes. Un des plus importants bénéfices sociaux de cette initiative est de réduire les émissions de plusieurs types de polluants, ce qui fait que l'un des défis principaux de cette recherche est de trouver la valeur monétaire de ces améliorations environnementales. Pour ce faire, nous ferons du "transfert de valeurs environnementales" pour obtenir des valeurs qui viennent d'études existantes pertinentes. Nous menons notre analyse à trois niveaux. Premièrement, nous considérons les coûts et les bénéfices pour l'ensemble de la société, ensuite pour les firmes qui participent aux programmes et enfin, pour les instances gouvernementales concernées. Nous concluons que, peu importe la perspective choisie, l'initiative des Enviroclubs s'avère rentable.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».