Effectiveness of the National Pollutant Release Inventory as a Policy Tool to Curb Atmospheric Industrial Emissions in Canada
Notice bibliographique
Résumé
To curb greenhouse gas emissions and reduce atmospheric pollutants in Canada, many pieces of environment legislation are targeted at reducing industrial emissions. Traditional regulation prescribes penalties through fines to discourage industries from polluting, but, in the past two decades, alternative forms of environmental regulation, such as the National Pollutant Release Inventory (NPRI), have been introduced. NPRI is an information management tool which requires industries to self-report emissions data based on a set of guidelines determined by Environment and Climate Change Canada, a federal agency. The tool works to inform the public regarding industry emissions and provides a database that can be analyzed by researchers and regulators to inform emissions trends in Canada. These tools have been successful in other jurisdictions (e.g., United States and Australia). However, research assessing the U.S. Toxic Release Inventory suggests there are fundamental weaknesses in the self-reported nature of the data and incidences of under-reporting. This preliminary study aimed to explore NPRI in Canada and test its effectiveness against the National Air Pollutant Surveillance Network (NAPS), an air quality monitoring program administered by the federal government. While instances of under-reporting were undetected, this study identified areas of weakness in the NPRI tool and instances of increasing emissions across various industrial sectors in Canada.
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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 | 0,024 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».