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Enregistrement W6939598464 · doi:10.60810/openumwelt-2603

Offset approaches in existing compliance mechanisms - Adding value and upholding environmental integrity?

2022· other· de· W6939598464 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePublication Server of the Wuppertal Institute (Wuppertal Institute) · 2022
Typeother
Languede
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic analysisValue creation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ziel dieses Berichts ist es, anhand einer empirischen Analyse bestehender Verpflichtungssysteme die Bedingungen zu identifizieren, unter denen Offsets in einem Verpflichtungssystem einen Mehrwert erzielen können, ohne dabei die Umweltintegrität zu untergraben. Zu den identifizierten Erfolgsindikatoren gehören: die Erhöhung der Akzeptanz für die Einführung von Verpflichtungssystemen; die Steigerung des Ambitionsniveaus in den nachfolgenden Erfüllungsperioden; die Möglichkeit, Emissionsreduktionen außerhalb der vom Verpflichtungssystem erfassten Sektoren zu erzielen; die Förderung von Investitionen in die nachhaltige Entwicklung sowie die Vermeidung von Fehlanreizen, die die Strenge des Verpflichtungssystems oder die Bemühungen der Akteure zur Reduzierung ihrer eigenen Emissionen untergraben. Durch die Durchführung eingehender Fallanalysen über die Auswirkungen von Offsets in der Europäischen Union, in Alberta, Australien, Kolumbien und Japan identifiziert der Bericht jene Bedingungen, die erklären, warum Offsets bei der Erreichung einzelner Indikatoren erfolgreich waren bzw. warum sie dies nicht waren. Der Bericht identifiziert zudem zwei übergeordnete Bedingungen, die dabei helfen können zu erklären, wann Offsets alle Erfolgsindikatoren erfüllen. Die erste Bedingung ist, dass die politischen Entscheidungsträger*innen bereit sein müssen, das Verpflichtungssystem so zu gestalten, dass ein starkes Preissignal gesetzt und aufrechterhalten wird, welches die Notwendigkeit von Kostendämpfungsmaßnahmen, wie z.B. Offsets, rechtfertigt, um negative politische und wirtschaftliche Auswirkungen abzuwenden. Die zweite damit zusammenhängende Bedingung ist, dass jene Institutionen, Prozesse und die Infrastruktur, die sowohl das Verpflichtungssystem als auch die Offsets regeln, so gut entwickelt sein müssen, dass sichergestellt werden kann, dass die Offsets das Prinzip der Umweltintegrität aufrechterhalten, Beiträge für nachhaltige Entwicklung erzielen und als verlässliche Kostendämpfungsmaßnahme für hohe Preise in Verpflichtungssystemen dienen. Die Ergebnisse zeigen darüber hinaus, wie schwierig es ist, beide Bedingungen zu erreichen, da sowohl nationale als auch internationale politökonomische Faktoren bestimmen, ob Politiker*innen und Wähler*innen bereit sind, Verpflichtungssysteme einzuführen und aufrechtzuerhalten, die zu effektivem Klimaschutz führen. Quelle: Forschungsbericht

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0150,024
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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