Présentation de deux modèles emblématiques de l'analyse des politiques économiques du changement climatique : MARKAL et DICE
Bibliographic record
Abstract
Ce qui rend l'analyse des modèles MARKAL et DICE intéressante est que ce sont deux modèles qui ont été très largement diffusés, répliqués et qui ont généré de nombreuses séquelles dans les forums impliqués dans la réponse économique au Changement Climatique.MARKAL est un modèle destiné à représenter les systèmes énergétiques, à tous les niveaux géographiques (monde, régions mondiales, pays, communautés territoriales....). Sa création résulte des efforts conjoints d'équipes du groupe de recherche sur le nucléaire de Julich (KFA) en Allemagne et du Brookhaven National Lab (BNL) aux USA. Les débuts de la conception du modèle MARKAL datent des années 70 et très vite ce modèle s'est développé sur le mode coopératif dans le cadre d'une association mondiale d'utilisateurs sous l'égide de l'Agence Internationale de l'Energie (ETSAP). De nombreuses équipes sont venues s'ajouter aux créateurs initiaux et ont apporté des modifications au modèle initial, crée des interfaces, ajouté des versions (Groupe canadien GERAD de Richard Loulou, Manne à Stanford....). L'une des dernière sessions de l'Energy Modeling Forum (EMF) s'est déroulée en parallèle d'une session de travail de l'ETSAP organisation qui fédère les utilisateurs de MARKAL et lors de la session de l'EMF elle même, sur 70 communications aux alentours d'un vingtaine étaient consacrées à des mises en œuvre de MARKAL ( taux supérieur à 25% ! ). Au travers de MARKAL on aura l'exemple d'un développement coopératif de modèle (mais qui impose un droit d'entrée pour s'affilier au club d'utilisateurs « ETSAP »). MARKAL est un modèle d'ingénieur intéressant les décisions de politiques publiques relatives à l'énergie, plus qu'un travail de théorie économique.DICE est un modèle réalisé par William Nordhaus, à l'Université de Yale. Il couronne une carrière débutée dans les années 70 et pratiquement consacrée à la modélisation autour du changement climatique. Contrairement à MARKAL, W. Nordhaus a immédiatement mis son modèle dans le domaine public sous la forme de versions tournant dans le logiciel GAMS, puis dans EXCEL (les programmes sont, par exemple, donnés dans le livre de Nordhaus et disponibles sur son site). Les résultats du travail sur le modèle ont fait l'objet de publications dans les revues scientifiques les plus prestigieuses (Science, American Economic Review, voir le site de la Cowles Foundation en biblio pour les télécharger....). Le modèle de Nordhaus est un modèle « paradigmatique », il a défini un style de modélisation relatif aux modèles intégrés qui a inspiré de nombreux chercheurs et suscité de nombreuses séquelles et extensions.Ces deux modèles tracent un peu le cours futur de la modélisation dans le contexte nouveau des logiciels « open source » (DICE ou MARKAL ne sont pas Open Source « à la lettre » mais en possèdent certains caractères). On peut sans risque d'erreur affirmer que dans le futur, les seuls modèles qui seront crédibles, seront ceux dont les sources seront publiques et dont les résultats pourront être reproduits et vérifiés par de nombreuses équipes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".