Régulation et performances de l’activité de dépollution : une analyse économétrique sur données individuelles
Bibliographic record
Abstract
Nous décrivons dans cet article le mode de relation contractuelle existant entre une Agence de Bassin et des industriels polluants, et portant sur le financement de stations d’épuration. L’Agence de Bassin agit comme un régulateur vis-à-vis des industriels en fixant une taxe Pigouvienne sur les niveaux de pollution et en subventionnant les équipements d’épuration. L’un des objectifs de cet article est de préciser de façon quantitative le gain apporté par une régulation utilisant comme instrument alternatif une taxe personnalisée non linéaire. La fonction de dépollution des industriels est estimée en prenant en compte l’hétérogénéité des entreprises en matière de coût variable de dépollution. Les paramètres structurels ainsi estimés fournissent le point de départ d’une simulation d’un contrat virtuel avec taxe non linéaire, l’approche principal-agent étant utilisée comme cadre théorique. Les performances du contrat virtuel sont comparées à celles effectivement obtenues par la politique de taxe uniforme de l’Agence de Bassin.
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 | 0.018 | 0.104 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".