Economic and environmental impacts of biofuel policy in Canada: An application of input-output modelling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTThe government of Canada has committed that Canada’s total GHG emissions be reduced by 17 percent of 2005 levels by 2020. To achieve this, the federal government of Canada announced its renewable fuels strategy in 2007, which introduced mandated requirements for the use of ethanol and biodiesel. The Federal government has also introduced several initiatives by setting new emissions standards for heavy-duty vehicles, and phase in regulations for the generation of electricity from coal by 2015. These regulations required 2% renewable content in diesel fuel and heating distillate oil by 2012, for a total production of approximately 600 million litres of biodiesel per year. In addition, renewable content standards for gasoline were targeted at 5% by 2010. This represents approximately 2.1 billion litres of ethanol being required per year according to the Canadian Renewable Fuels Association. With this backdrop, the study aims at estimating the macroeconomic impacts of the ethanol and biodiesel sectors in Canada using an Input-Output model. Biofuel sectors including ethanol, biodiesel and corresponding by-products have been incorporated into the 2008 Input-Output Model of Canada. Simulation exercises have also been attempted to reach the mandates using a modified Leontief model. Results show that the macroeconomic impact of the ethanol sector leads to an increase in industrial output, GDP and employment. Further, the agriculture sector is affected because of feedstock use in the biofuel sector. Mining and manufacturing industries also show a considerable impact.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,005 | 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 ».