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Record W2767381749 · doi:10.3917/futur.418.0045

Signal-prix carbone : où en est-on ?

2017· article· fr· W2767381749 on OpenAlex
Alain Grandjean, Mireille Martini

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueFuturibles · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldEnergy
TopicGlobal Energy and Sustainability Research
Canadian institutionsFrancophone University Association
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En décembre 2015, les principaux pays du monde ont signé à Paris un accord les engageant à entreprendre des actions en vue de réduire les émissions de gaz à effet de serre et limiter ainsi l’ampleur du réchauffement climatique en cours. Pour ce faire, il faut agir à la fois dans le sens d’une amélioration de l’efficience énergétique, mais aussi engager une réelle « décarbonation » de nos systèmes de production. Or, comme le soulignent très justement ici Alain Grandjean et Mireille Martini, cette transition vers une économie décarbonée a fort peu de chances de se concrétiser tant qu’émettre des gaz à effet de serre ne coûte rien à ceux qui les produisent. D’où l’importance de mettre en place un « signal-prix » du carbone les incitant à revoir leur modèle économique. Après avoir rappelé les différents dispositifs envisageables pour taxer le carbone et la façon dont on pourrait en fixer le prix, les auteurs présentent le cas particulier de la France en la matière, puis celui de l’Europe et du marché européen de quotas d’émission. Ils montrent ainsi le fonctionnement encore imparfait de ce marché et soulignent la nécessité de dispositifs complémentaires. Enfin, ils examinent la problématique du signal-prix carbone à l’échelle internationale, où ce type de dispositif ne peut être envisagé que de manière différenciée. S.D.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.892
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it