Challenges in financing public sector low-carbon initiatives: lessons from private finance for a school district in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Governments are major investors in climate change mitigation, but aversion to public indebtedness has led to reliance on private finance to deliver public assets. Compounding this challenge, financing through Energy Service Contracts is ruled out by accounting rules. With public and traditional private funding avenues closed, government departments have sought contracts that do not disclose the full cost of borrowing, such as the Public–Private Partnership (PPP) described in this case study. We unpack the utility contract filed with the provincial regulator to show that circumventing budgetary constraints cost the Delta School Board (DSB) 8.75% per annum on borrowed private funds while public finance would have cost 4%pa. All levels of the public sector are keen to play their role in climate mitigation. Climate policy is about not passing our burden of unbridled fossil fuel use and greenhouse gas emissions to future generations. If we do not exempt public sector capital investments for decarbonization from deficit regulations, we risk passing an unnecessary economic burden to future generations. Key policy insightsTransition to a low-carbon economy requires public sector investments that exceed budget deficit regulations and political aversion in many jurisdictions;Private–Public Partnerships are currently viewed as the solution to this self-imposed fiscal constraint;PPPs without clear performance targets or contractual templates will expose less experienced public sector investors to high costs and emissions above expectations. Transition to a low-carbon economy requires public sector investments that exceed budget deficit regulations and political aversion in many jurisdictions; Private–Public Partnerships are currently viewed as the solution to this self-imposed fiscal constraint; PPPs without clear performance targets or contractual templates will expose less experienced public sector investors to high costs and emissions above expectations.
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.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».