Carbon Tax as a Climate Solution: Feasibility and Impacts for India’s Sustainable Future
Notice bibliographique
Résumé
Humanity's biggest worries right now are climate change and growing greenhouse gas emissions. The year 2019 was very terrible for Earth. A number of wildfires in the Arctic area, the Australian blaze, and the Amazon rainforest fire were all caused by the extraordinary increase in air temperatures and roaring heat. The world community has decided to act because it recognizes the urgency. Carbon reduction targets have been set by the majority of nations as part of the Paris Climate Agreement and India is not an exception. The Paris Agreement's total mitigation objectives seem insufficient; therefore, nations have begun looking at other ways to reduce carbon emissions. Several economists believe that the most realistic and cost-effective way to slow down climate change and solve the problem of global warming is through carbon taxes. This study intends to provide a solid knowledge of carbon pricing in India using the doctrinal research method, making inferences based on a careful analysis of current legal doctrines, legislative trends, and academic discourse. The feasibility of a carbon tax in India, its compatibility with existing legislative frameworks, and the wider ramifications for mitigating climate change and promoting economic sustainability by reconnoitring on why India has not explicitly implemented a carbon price, what tactics it has impliedly used to reduce carbonization, what potential consequences would arise from introducing carbon tax, and how it might help India reach the objective of net-zero emission by 2070.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».