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Enregistrement W4294151653 · doi:10.1142/s2010007823500094

A MODEL INTERCOMPARISON OF THE WELFARE EFFECTS OF REGIONAL COALITIONS FOR AMBITIOUS CLIMATE MITIGATION TARGETS

2022· article· en· W4294151653 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClimate Change Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensBank of CanadaCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésComputable general equilibriumWelfareEconomicsEmissions tradingNatural resource economicsEuropean unionClimate changeUnit (ring theory)International economicsGeneral equilibrium theoryApplied general equilibriumMacroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the overall and distributional welfare effects of alternative multi-regional emissions trading coalitions relative to unilateral action. It focusses on meeting Paris Agreement pledges and more emissions reduction targets consistent with 2 ∘ C and 1.5 ∘ C temperature pathways in 2030. The results from seven computable general equilibrium (CGE) models are compared. Across all models, welfare gains are highest with a global market and increase with the stringency of targets. All regional coalitions also show overall welfare gains, although lower gains than the global market. The models show more variability in the gains by a participant. Depending on the model, participants may benefit more from some regional arrangements than from a global market or face modest losses compared to the domestic reductions alone, due to interactions between carbon targets and fossil fuel markets. The scenario with a joint China–European Union emissions trading system in all sectors is consistently favorable for participants and provides the highest economic gains per unit of emissions abated.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,144 · 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