Responsible Risk: How putting a price on environmental risk makes disasters less likely
Notice bibliographique
Résumé
From a policy perspective, managing risk means getting incentives right. Firms already want to avoid disasters and environmental damage, given costs to their reputation and their bottom line. But those incentives are sometimes insufficient. Gaps in existing policies — we call them “liability gaps” — mean that firms are not always held fully accountable. These gaps can shift risk—and any related costs of environmental damage—away from firms and onto taxpayers. For example, firms that declare bankruptcy might be unable to pay the full costs of clean up, leaving society to cover the rest of the bill. When firms do not bear the full cost of potential environmental damage, they have less incentive to reduce risk. As a result, industrial disasters might be more likely to occur. Better financial assurance policies— for example, cash deposits, insurance, and industry funds — address this problem by putting a price on environmental risk. They create incentives for firms to reduce risk. They ensure that taxpayers do not end up bearing the costs of environmental damage, should those unlikely disasters occur. And they support economic activity by harnessing market forces to achieve these objectives at lowest cost. The report today unpacks both the problem of un-priced environmental risk and potential solutions. It identifies five types of liability gaps that can result in firms’ not bearing the full cost of potential environmental damage. It shows how financial assurance can address these gaps, and considers the tradeoffs across different financial assurance tools. And it develops a detailed case study of financial assurance in Canada’s mining sector, evaluating current provincial policies in Yukon, British Columbia, Alberta, Ontario, and Quebec.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,004 |
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.
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 ».