The Comparative Analysis of Carbon Pricing Policies on Canadian Northwest Territories’ Economy under Different Climate Change Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Policymakers in the Northwest Territories have introduced carbon pricing as a strategy to reduce fossil fuel consumption and CO2 emissions across various population segments and industries. This indirect approach, chosen for its acceptability, aims to influence behavior rather than directly limit carbon-intensive products. The main purpose of this study was to evaluate the economic and ecological impacts of this policy and its alignment with intended objectives. Using a CGE macroeconomic model incorporating economic structural and behavioral equations, we assessed the policy’s effects on NWT’s economy in general and on a subset of its key sectors. We also incorporated a few observed and simulated climate data for diverse climate change scenarios. The estimated results revealed that climate variables, especially precipitation, significantly influenced sectors like agriculture, construction, and manufacturing. The standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI), which encompasses both temperature and precipitation, notably impacted the agriculture, oil, and gas sectors. However, temperature alone showed limited significance, except in the oil and gas sector. The simulation results indicated that, while carbon pricing reduced economic contributions of fossil fuel sector, household rebates could counteract these effects of the economic growth of NWT. Our findings offer valuable insights for shaping NWT’s environmental policies, aligning them with Canada’s goal of net-zero CO2 emissions by 2050.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».