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Enregistrement W4404233537 · doi:10.1016/j.trip.2024.101271

Implications of carbon pricing on food affordability and agri-food sector in Canada: A scoping review

2024· review· en· W4404233537 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Interdisciplinary Perspectives · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of TorontoCape Breton UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood sectorBusinessAgricultural economicsNatural resource economicsPublic economicsMarketingEnvironmental economicsEconomicsAgricultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Food affordability is a critical issue in Western countries. • Carbon taxes influence broader economic dynamics. • Limited research in Canada on the effects of carbon taxes on food prices. • As of 2020, over 30 economies worldwide have implemented carbon taxes. • Carbon taxes reduce disposable income and raise food prices. This review delves into the effects of carbon pricing policies on food affordability and the performance of the agri-food sector, with a specific focus on Canada. Against the backdrop of the widespread adoption of carbon pricing as a crucial tool in reducing greenhouse gas (GHG) emissions, the discussion acknowledges potential economic repercussions, particularly for lower-income households. Findings reveal that the implementation of a mandated carbon tax across all provinces in Canada by 2019 led to reduced GHG emissions and an increase in food prices. In addition, this review positions Canada within the global context by examining actions taken by other countries and their impacts. Crucial research gaps are also identified, ultimately serving as a guide for future studies and policy formulation aimed at balancing the necessity of carbon tax implementation with considerations of food affordability.

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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,741
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,330 · 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