MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415396663 · doi:10.1111/cjag.70007

Carbon tax pass‐through in western Canadian grain transportation

2025· article· en· W4415396663 sur OpenAlexaffvenueabout
James Vercammen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon taxExploitPoint (geometry)Carbon fibersPairwise comparisonEmissions tradingEmpirical researchValue (mathematics)Supply chain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the impact of Canada's federal carbon tax on farmgate grain prices, focusing on pass‐through in the grain transportation sector. The tax, which was eliminated in April 2025 amid concerns about rising food costs, was widely criticized by farmers for increasing expenses related to fertilizer, propane, and rail shipping. I develop a theoretical model of a farm‐to‐port supply chain to identify the determinants of carbon tax pass‐through and test its predictions using monthly wheat and canola prices. The empirical framework features pairwise regional price gaps and exploits the interaction between shipping distance and the escalating carbon tax as the key source of variation. The results point to considerable overshifting in the wheat market, a possibility that is accommodated within the theoretical framework. Estimated pass‐through effects are generally imprecise, with large standard errors and sensitivity to specification choices. My findings highlight the value of the carbon tax as a natural experiment on market pass‐through and the empirical challenges of pass‐through estimation.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomieMême sujetEnergy, Environment, and Transportation PoliciesTravaux en français237 207