La fiscalité environnementale outil de protection de l'environnement ?
Bibliographic record
Abstract
L’environnement est aujourd’hui devenu une préoccupation majeure des citoyens. De nombreuses propositions d’économie d’énergie ou de tri recyclable sont mises en avant. Quel rôle peut jouer la fiscalité dans la préservation de l’environnement ? Un rôle très important insiste Gilles Rotillon, professeur à l’université Paris X. Pourquoi ? Parce que la fiscalité oblige les agents à modifier leurs comportements dans le sens d’une plus grande prise en compte de l’environnement, explique t-il, en détaillant les différents leviers fiscaux sur lesquels l’Etat peut jouer, ainsi que leurs effets respectifs. Mais le taux de prélèvement obligatoire n’est-il pas déjà trop élevé pour qu’on puisse ajouter de nouveaux impôts ? Non répond clairement l’auteur, car l’on pourrait avantageusement diminuer certains impôts (comme ceux portant sur le travail) et conserver des recettes fiscales équivalentes grâce aux impôts environnementaux, générant ainsi un « double dividende ». Et Gilles Rotillon de conclure sur le caractère paradoxal de la situation actuelle : la question environnementale n’a jamais été si importante, mais on se refuse encore à utiliser l’outil le mieux adapté pour y répondre, à savoir la fiscalité.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".