Exploring the Potential Trade-Offs of Canada’s Participation in a Global Emissions Trading System Using A Multi-Sector, Multi-Region CGE Model
Notice bibliographique
Résumé
Like many nations, Canada faces challenges stemming from climate change. Therefore, it aims to reduce overall emissions, measured in megatonnes of CO2 equivalents (MTCO2eq), by 40-45%, relative to 2005 levels by 2030 and achieve net zero emissions by 2050. This paper introduces Environment and Climate Change Canada’s Multi-Sector, Multi-Region (EC-MSMR) recursive dynamic computable general equilibrium (CGE) model, capable of evaluating multiple pathways to reaching emissions-based targets using market-based policies. CGE models capture direct and indirect effects in response to a policy change, making them excellent tools for evaluating economy-wide environmental policies. The EC-MSMR model delivers granular insights into Canada’s emissions and economic activity on the global stage by incorporating data from seventeen aggregated regions and twenty-three commodity-producing sectors, along with three final demand sectors: Consumption, Investment, and Government Spending. With this model, this paper analyzes Canada’s participation in a global Emissions Trading System (ETS) with perfect commitment versus a domestic carbon pricing schedule that adjusts itself to the shadow price that achieves the 2030 target. Results indicate that participating in a global ETS provides slightly greater economic growth and welfare while reducing reliance on fossil fuels to domestic carbon pricing alone. Although both policy experiments meet Canada’s 2030 target, both scenarios experience lower GDP and welfare outcomes than a baseline consisting solely of existing policies and no additional action.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».