Coupling Climate Damages and GHG Abatement Costs in a Linear Programming Framework
Notice bibliographique
Résumé
The paper discusses the coupling of non-linear non-convex damage costs due to climate change with a cost-efficiency analysis based on a technical-economic linear programming model like MARKAL and studies the implications for the computation of cooperative and non-cooperative solutions. Our empirical analysis of climate damages based on different world emissions levels and paths prove (a) that the dependency of damages on the trajectory of emissions may be neglected, so that the only relevant variables are the cumulative emissions in each country, and (b) that a linear relationship links regional damages and cumulative global emissions. Based on these results, cooperative and non-cooperative equilibria can be much more easily calculated by solving local optimization problems in a case where international trade effects of GHG policies are neglected: given the linearity of damage functions, each country chooses its non-cooperative strategy by considering only the part of its own damage cost due to its own emissions; in the cooperative case, each country takes into account its contribution to the damages done to all countries. Of course, any cost-benefit conclusion that will be produced by this approach is fully dependent on the damage functions. Also, this approach may be extended to the case where trade effects are modeled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».