Implications of the <scp>EU</scp>'s Carbon Border Adjustment Mechanism for Fertiliser and Food Markets
Notice bibliographique
Résumé
Summary Coherence in policy approaches across countries is crucial for achieving common GHG emission reduction goals at lower costs. Agro‐economic models like Aglink‐Cosimo, including global fertiliser markets, are useful for analyzing the anticipated effects of GHG reduction policies on food commodity markets. These policies can significantly affect domestic industry competitiveness, either positively or negatively. Such assessment tools can enhance evidence‐based policy discussions and formation. We include in the baseline a EU ETS carbon price on fertiliser production in the EU as of 2026, without free allowances at 100 USD/tonne of CO2‐eq emitted. Carbon pricing is assumed to be applied by the EU, Canada and the USA to fertiliser production from 2026 onwards. The results of the analysis presented in this article indicate that a Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) significantly impacts fertiliser trade. A unilateral CBAM tariff affects EU fertiliser trade more than a common CBAM tariff adopted by a coalition of countries. These effects depend heavily on the volume of bilateral trade within club countries. Fertiliser markets influence commodity production and prices modestly due to the price inelasticity of fertiliser demand by farmers and the buffering role of trade in response to price shocks. In terms of GHG emissions, a climate club scenario results in lower total world emissions compared to a unilateral CBAM scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».