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Record W2806901736

L'impact de la liaison de l'Ontario avec le marché du carbone de la Californie et du Québec

2018· article· fr· W2806901736 on OpenAlexfundaboutno aff
Louis-Carl Bordeleau

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité Laval
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Québec et la Californie, membres de la Western Climate Initiative (WCI), ont instauré leurs marchés du carbone en 2012 et les ont liés en 2014 pour former le premier marché du carbone liant des régions de pays différents. L’Ontario, également membre de la WCI, opère son propre marché du carbone depuis le premier janvier 2017 et devrait se lier au Québec et à la Californie en 2018. Puisqu’il s’agit d’une liaison bilatérale, l’intégration de l’Ontario créera un choc sur les demande et offre agrégées. Les quantités de droits d’émission disponibles et leur prix en seront donc affectés. De plus, ces liaisons sont généralement efficaces. Il peut cependant en découler des transferts de fonds importants des régions importatrices vers les régions exportatrices. En usant de simples tendances, je détermine que l’accroissement de la demande de permis sur le marché commun attribuable aux firmes ontariennes dépassera l’accroissement de l’offre attribuable à l’entrée de l’Ontario sur ce marché. Il en résulte que l’offre excédentaire devrait diminuer de 20 millions d’unité sur le marché commun entre 2016 à 2020. Même si les droits d’émission diminuent, le marché demeurera avec une offre largement excédentaire et le prix restera près du prix plancher. L’offre globale dépassera la demande globale mais les demandes québécoise et ontarienne dépasseront les offres de permis dans ces deux provinces. Par conséquent, les entreprises québécoises et ontariennes importeront des droits d’émission californiens pour se conformer. L’importation de ces droits d’émission entrainera des transferts de fonds de 604,5 millions de dollars canadiens.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.957
Threshold uncertainty score0.310

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.276 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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