Évaluation et régulation de l’effet de serre d’origine agricole
Bibliographic record
Abstract
Nous examinons la contribution du secteur agricole aux émissions de gaz à effet de serre ainsi que l’impact de mesures de régulation. À partir d’un modèle économique de l’offre agricole française à fort contenu technique, nous mesurons la contribution des activités animales et végétales à l’accumulation de méthane et de protoxyde d’azote et au stockage du carbone dans le sol et la partie aérienne des plantes. Nous donnons ensuite un éclairage prospectif sur la réaction à court et moyen terme de l’offre agricole à l’application de différents schémas de taxation. Dans un premier temps, nous donnons une appréciation de l’impact d’un schéma de premier rang et discutons de l’intérêt d’une incitation au reboisement des terres en jachère. Basées sur les données techniques disponibles, les taxes et primes reposent directement sur les niveaux d’émissions que l’agence environnementale est supposée mesurer parfaitement. Dans une optique de second rang fondée sur la taxation de facteurs observables à moindre coût, nous examinons ensuite l’effet : (i) d’une taxe sur l’alimentation achetée et (ii) d’une taxe sur l’animal. Le principal résultat est que l’incitation au reboisement constitue un instrument efficace de régulation de l’effet de serre d’origine agricole, alors que les schémas de taxe de second rang sur l’activité de production animale apparaissent relativement inefficaces.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".