The cost of compliance to the Paris agreement and its distribution: An input-output analysis of Canadaâs commitment
Notice bibliographique
Résumé
To fulfill its Paris Agreement commitment, Canada must find a way to substantially reduce its greenhouse gas emissions. Given the Canadian political system, where regulation and taxation powers are divided between different levels of government, a nation-wide action plan against climate change calls for a high level of coordination and agreement between provinces. The goal of this research is to propose a way to limit Canada’s GHG emissions without placing an unacceptable burden on the highly emitting provinces. Using a subnational interregional input-output model with interprovincial trade and GHG emissions, the economic impact of an hypothetical carbon pricing policy is assessed according to three burden allocation scenarios and nine sub-scenarios accounting for technological changes. The first allocation evenly assigns the GHG emission reduction across all industrial sectors. The second and third allocations put the burden of the abatement costs on the largest GHG emitting sectors of the Canadian economy. By simulating these different policy scenarios, this study looks at the trade-offs between their overall economic costs and the geographical distribution of those costs amongst provinces. Results show distributing the GHG emission cut evenly across industrial sectors is the highest cost alternative. On the other hand, targeting only the largest GHG emitting sectors places an excessive burden on the western provinces, preventing the policy to be realistically implemented in Canada. A compromise between these two options is proposed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».