Emission Reduction via Fossil Fuel Subsidy Removal and Carbon Pricing, Creating Synergies with Revenue Recycling
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.
Notice bibliographique
Résumé
The removal of fossil fuel subsidies and the introduction of carbon pricing have been discussed for more than a decade, but their potential contribution to emission reduction is still uncertain, especially in relation to the potential indirect impact of revenue recycling. We have created a simulation model, GSI-IF, designed to assess the emission reduction potential resulting from removing fossil fuel subsidies and recycling part of the avoided subsidy and additional revenue from carbon pricing to renewable energy and energy efficiency. Our results show that emissions could decline by 7.1% in 2030 and up to 19.8% in 2050 compared to a baseline scenario. We find that subsidy removal is most effective in reducing emissions in countries with a high incidence of fossil fuel subsidies and it has stronger impact in the short term. The recycling of carbon pricing is most relevant for larger economies and its impact accumulates over time, generating growing GHG reductions year after year. In the current context (year 2022) with high energy prices, heavy stress on fiscal balances, and the renewed ambition of most governments to reduce emissions toward Net Zero in 2050, subsidy removal and carbon pricing hold promise in the toolbox of decarbonization options while improving fiscal sustainability.
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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) | 0,000 | 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 découle