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Enregistrement W4223438260 · doi:10.32721/ctj.2022.70.1.ozai

Designing an Equitable Border Carbon Adjustment Mechanism

2022· article· en· W4223438260 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ivan Ozai

Notice bibliographique

RevueCanadian Tax Journal/Revue fiscale canadienne · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasCarbon leakageCommissionUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeConventionNormativeBusinessDeveloping countryInternational tradeNatural resource economicsEconomicsEmissions tradingPolitical scienceEconomic growthKyoto ProtocolLawFinanceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy makers worldwide have increasingly considered the adoption of a carbon adjustment at the border to equalize carbon pricing on foreign goods with carbon policies imposed on domestic production. The implementation of a border carbon adjustment (BCA) in the European Union has been recently proposed by the European Commission, followed by similar plans in the United States and Canada, as an instrument designed to address concerns about competitiveness and emissions leakage resulting from the absence of a global price on carbon or an internationally coordinated carbon-pricing system. Despite its potential to address these issues, the implementation of a BCA raises concerns with respect to its impact on developing countries. A BCA will likely impose a disproportionate burden on developing countries with limited capacity to cut back emissions and thus violate the principle of common but differentiated responsibilities (CBDR) established in the United Nations Framework Convention on Climate Change. The main goal of this article is to examine CBDR's normative requirements and determine its legal implications for BCA design. The article further offers policy guidelines for implementing a CBDR-compliant BCA that addresses its ultimate purpose of reducing global greenhouse gas emissions while also supporting the development needs of less affluent countries.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,162 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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