State-of-play in international carbon markets 2025
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.
Notice bibliographique
Résumé
- This policy brief gives an overview of existing carbon pricing mechanisms and outlines the trends of mandatory and voluntary carbon markets (VCMs) in 2023. It also reviews the integration of carbon markets. - As of April 2023, 73 carbon taxes and emissions trading systems (ETSs) were in operation, covering approximately 23% of global GHG emissions. - 28 of these compliance carbon pricing instruments were ETSs at regional, national or subnational levels and covered about 17% of global GHG emissions. The number of ETSs in force will likely rise in the coming years as 8 systems are currently under development and 11 are under consideration. - After growing rapidly in 2020 and 2021, the issuance of offset credits declined slightly in 2022. Several factors contributed to this decline, including the challenging macroeconomic conditions, public skepticism about the quality of credits, and the absence of commonly accepted guidance on best-practice for the use of credits to support net-zero claims. - Linked ETSs include: the EU and Swiss ETSs since 2020, the California and Québec Cap-and-Trade Programs since 2014, an evolving set of US states participating in the Regional Greenhouse Gas Initiative (RGGI) since 2009, and the Tokyo Cap-and-Trade Program and the Saitama ETS since 2011. - Progress on the integration of compliance carbon markets via linking has not been rapid. Each system is tailored to its domestic circumstances which makes the required level of alignment for successful links difficult to achieve. Moreover, the potential increase in regulatory uncertainty and the expected negative impacts on the robustness of each system act as strong barriers to linking. - Connecting ETSs with VCMs should be treated with great caution due to concerns about credit quality as well as monitoring, reporting and verification issues connected with offsets.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle