Notice bibliographique
Résumé
The main aims of this study were to describe the method for calculating the cost-effectiveness of environmental measures, including the determination of the sensitivity on some of the parameters used for the cost-effectiveness calculations, and to gather and store information on the costs and effects of environmental measures. Defined in this study as the costs per unit avoided emission, the cost-effectiveness is relatively high when the costs per unit are low. To calculate cost-effectiveness a calculating model and database built in Excel were used. The total emission reduction of the package of measures analysed in this study is approximately 9 billion acid equivalents in 2020 compared to 1995. The average cost-effectiveness of this emission reduction is about 200 Euro per 1000 acid equivalents. Measures applied to traffic contribute half of the total emission reduction, contrasted the highest average costs for this group. However, these traffic measures also reduce VOC, fine particles and carbon monoxide. Measures taken by industry are contrasted to the lowest average costs, amounting to a quarter of the total emission reduction in 2020. Halving or doubling the interest rate or depreciation period leads to a considerable change in costs, but hardly influences the sequence of measures on the cost-effectiveness curve for NOx. Comparison of volume measures with technical measures based on only direct costs has limited value. The indirect costs and benefits appear to have more influence on volume measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».