Choose Wisely: Options and Trade-offs in Recycling Carbon Pricing Revenues
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Provinces can customize revenue recycling to achieve their own distinct prioritiesThis report further explores the provincial differences we first considered in The Way Forward.These differences-in economic structure, energy mixes, and policy context-provide provinces with a strong justification for designing and implementing their own carbon pricing policies.Revenue recycling is an opportunity to tailor carbon pricing policy to a province's unique circumstances.Some provinces are more exposed to competitiveness pressures created by carbon pricing (e.g., Alberta and Saskatchewan).Fairness concerns are heightened in provinces with carbon-intensive electricity systems (e.g., Alberta and Nova Scotia).Some provinces have much higher provincial debt (e.g., Quebec and Ontario), while others face more immediate fiscal challenges (e.g., Alberta).Still others have economic challenges associated with high income-tax rates (e.g., Quebec and Nova Scotia).Additional investments in emissionsreducing technology can make it possible to achieve ambitious targets (e.g., British Columbia and Ontario); technology investments could also be justified to improve the long-term performance of emissions-intensive sectors (e.g., Alberta and B.C.).How should provinces manage these trade-offs?In this report, we do not provide detailed, prescriptive recommendations to provinces: each one is best situated to make its own choices about revenue recycling.Instead, we provide broader guidance on the factors that policymakers should examine when considering trade-offs and making revenue-recycling choices.Our recommendations are as follows:
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle