Notice bibliographique
Résumé
Environmental economics may sound like an oxymoron to those who believe that saving the environment must be based on a moral, rather than financial, imperative. This chapter argues otherwise. Here, Fullerton suggests that by identifying the market failures responsible for the production of pollution, and by helping to design policy proposals that maximize cost-effectiveness, economics can be a powerful tool for environmental protection. Before the first Earth Day in 1970, ‘environmental economics’ did not yet exist, per se, although individual economists had certainly considered pollution issues. Fullerton explores the ideas and legacies of the early pioneers (Pigou, Coase, Hardin, Dales, Baumol, Oates, Weitzman), and discusses the relationship between these ideas and environmental policies enacted (such as the 1990 US Clean Air Act Amendments, that initiated sulfur dioxide permit trading and thus largely eliminated the problem of acid rain). In this chapter, Fullerton not only explores the history of environmental economics, but discusses which policies (e.g. taxation and permitting) are more suited for different kinds and degrees of pollution. The discipline of environmental economics – which, in recent years, has incorporated new theoretical ideas, and has become more empirically driven by advances in ‘big data’ – has a role to play in tackling many of the environmental issues we face today, from contaminated water, to endangered species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,020 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».