Assessment of operational changes in the maritime transport with the introduction of the EU ETS
Notice bibliographique
Résumé
While the European Union is implementing new environmental measures, this thesis explores the segment-specific impacts of the European Union Emissions Trading System (EU ETS) on the shipping industry. By examining data from the Automatic Identification System, this study details the policy's short-term environmental effects across different shipping segments, focusing on the first quarter following its implementation in January 2024. To do so, our observations are mainly based on visual representation of the data and on difference-in-differences analysis. The most important observation we make is that the EU ETS has been responsible for a decrease per voyage of 15.38 tonnes of CO2 equivalent since its introduction. Furthermore, we demonstrate that this impact has been larger on small-sized vessels as they show more significant reduction in speed and pollution levels. Further we show that the market is very sensitive to carbon allowances prices as, since 2024, voyages display a reduction of 15.16 tonnes of CO2 equivalent per euro increase in the prices of allowances, meaning that policymakers can optimize the efficiency of the measure by monitoring prices. Finally, we looked for carbon leakage by observing the evolution of emissions in ports situated close the European Economic Area but found no significant evidence of rerouting. However, all these observations are based only on the initial response of the sector to the new measure. Therefore, it is important to continue measuring the effectiveness of the system in the upcoming months. This assessment will help estimate its long-term influence and adjust the system if the results deviate from the objectives of the European Union concerning environmental protection.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».