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Enregistrement W3133869691 · doi:10.1111/1758-5899.12920

Beyond Carbon Pricing: Tax Reform is Climate Policy

2021· article· en· W3133869691 sur OpenAlexaff
Jessica Green

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon taxIncrementalismEconomicsMarket failurePoliticsSovereigntyExternalityPublic goodState (computer science)Emissions tradingTax reformClimate changePublic economicsMarket economyPolitical scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The incrementalism of carbon pricing, which includes carbon taxes and emissions trading, has led us astray. It has been proffered as a key component of climate policy, yet evidence clearly shows that its effects are marginal. It provides limited emissions reductions and has provoked considerable political controversy in key large‐emitting countries. More importantly, pricing carbon means viewing climate change as a market failure, rather than as a problem of societal transformation. But rapid decarbonization will require more than market corrections; it demands strong state intervention to reorganize the economy. In this maximalist view, the state must create public goods, rather than merely prevent public bads. This article seeks to expand our collective political imagination about climate policy, moving beyond mundane fights about the appropriate design of carbon pricing. Instead, we need to think bigger. Aggressive climate policy begins with a reassertion of state sovereignty. Multinational corporations use ‘offshore’ tax havens to avoid paying taxes. By closing loopholes on corporate tax evasion, states reaffirm one of their fundamental functions: taxation. This reform would repatriate billions of dollars in missing capital, and help create the political conditions for meaningful action on decarbonization. Tax reform, not just carbon pricing, is climate policy too.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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