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Enregistrement W4401809976 · doi:10.55016/ojs/sppp.v14i1.72884

A Primer on Carbon Tax Relief for Farmers

2021· article· en· W4401809976 sur OpenAlexaffabout
Sarah Dobson

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimer (cosmetics)BusinessAgricultural economicsEconomicsChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s federal carbon tax is currently inconsistently applied to agricultural fuels. Depending on the type of fuel and its use, farmers may be eligible for a full exemption from the carbon tax, a partial exemption or they may face the full amount of the tax. As an industry, agriculture has comparable sector-level emissions and trade flows as industrial sectors that are eligible to receive carbon pricing support through participation in the federal output-based pricing system (OBPS) and comparable provincial programs Agriculture is currently excluded from these programs, however, as it is characterized by thousands of small producers, the vast majority of which do not exceed the required minimum emissions thresholds. Looking ahead, agriculture should be evaluated to determine whether it meets the emissions intensity and trade exposure thresholds for voluntary participation in federal and provincial OBPS programs. If these thresholds are met then this provides a strong argument for extending carbon pricing support to all sources of combustion emissions in agriculture. Any future support should be offered through a mechanism that maintains the full incentive of the carbon tax. The preferred options are either a lump-sum rebate that is independent of fuel use and emissions, or an output-based rebate system specific to agriculture.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,007

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,229 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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