Quels sont les freins des villes à recourir aux mesures d'écofiscalité?
Notice bibliographique
Résumé
As they are affected by climate change, municipalities must prepare and adapt their territories and infrastructure to increase their resilience. This work will require billions of dollars. In a context where cities are struggling to provide services to their populations, the question of where to find the necessary resources to finance new projects arises. Eco-taxation is one of the solutions that has been suggested. In 2017, the Quebec Government expanded the taxation and pricing powers of municipalities, enabling them to implement eco-tax measures to address environmental issues. However, few municipalities have used these tools. How can this be explained? This study has two objectives. The first is to identify the barriers preventing municipalities with populations between 10,000 and 50,000 from using eco-taxation tools to address environmental issues in their areas, particularly climate change. The second is to identify solutions to encourage cities to implement eco-taxation measures. Based on thirteen interviews with municipal elected officials and senior civil servants, as well as the responses of 52 elected officials and civil servants to an online questionnaire, seven barriers to the use of eco-taxation in municipalities were identified: the complexity and time required for implementation; the administrative burden of application and management; the lack of knowledge and human resources within municipalities to design eco-taxation measures; opposition from citizens and elected officials; legal challenges; the difficulty of analysing costs and benefits; and the organisational culture of municipal administrations. Solutions to overcome these barriers do exist. Those interviewed and surveyed suggested four solutions: - The Ministry of Municipal Affairs should propose tools that have been tried and tested for implementing eco-taxation measures. - The same ministry should give municipalities access to eco-taxation experts. - Regional county municipalities should be granted taxation and pricing powers similar to those of municipalities. - Government land use planning objectives should be improved by incorporating environmental objectives.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 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 ».