Understanding energy-economy models: survey evidence from model users and developers in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Energy-economy models are important tools used by policy-makers and researchers to design effective climate policy. However, there has been limited research that compares models against consistent characteristics to understand their impacts on climate policy projections. This can make it difficult for policy-makers to identify suitable models for their specific policy questions and develop effective climate policies. A web-based survey of energy-economy model users and developers in Canada’s public, private, and non-profit sectors (n=14) was conducted to systematically compare seventeen models against a framework of seven characteristics: technology characteristics, micro-, and macro-economic characteristics, policy representations, treatment of uncertainty, high-resolution spatial and temporal representations, and data transparency. It was found that for the most part, models represent technology, micro-, and macro-economic characteristics according to the classic typology of bottom-up, top-down, and hybrid models. However, our findings show that several modelling evolutions have occurred. Some top-down models can explicitly represent technologies and some bottom-up models incorporate microeconomic characteristics. Models differ in the types of policies they can simulate, sometimes underrepresenting performance regulations, government procurement, and research and development programs. All models incorporate at least one type of uncertainty analysis, models infrequently have high-resolution spatial and/or temporal representations, and most models lack publicly accessible methodological documents. Implications for researchers and policy-makers that use energy-economy models and/or develop policies are discussed.
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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 | 0,017 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».