How phase-out policies strengthen Europe's automotive industry. EMPOCI Policy briefing, Issue 1, February 2025
Notice bibliographique
Résumé
Europe is committed to phasing out the sale of new petrol and diesel cars by 2035. Some assume that these net-zero sales targets are bad for business. This assumption is particularly prevalent in Germany, which relies heavily on its automotive industry. However, recent research suggests that relaxing or scrapping these phase-out policies would do more harm than good to Europe's struggling automotive industry. This is because the targets generate investment certainty and thus help companies compete in the global innovation race. This brief explains why credible phase-out policies strengthen the European automotive industry, rather than weakening it. It also covers additional key steps European policymakers could take that would bolster the industry's global competitiveness. Key Messages Phase-out policies strengthen Europe's automotive industry. They sharpen strategy, facilitate planning and reduce inertia. Changing gears would be a mistake. Phase-out policy works best when it's stable and ambitious. Complementary policies are equally crucial. Stimulating European demand for EVs is a key task now. Supporting a just transition is critical. Policies should actively address disadvantaged regions.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».