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Record W6939598464 · doi:10.60810/openumwelt-2603

Offset approaches in existing compliance mechanisms - Adding value and upholding environmental integrity?

2022· other· de· W6939598464 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePublication Server of the Wuppertal Institute (Wuppertal Institute) · 2022
Typeother
Languagede
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic analysisValue creation

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ziel dieses Berichts ist es, anhand einer empirischen Analyse bestehender Verpflichtungssysteme die Bedingungen zu identifizieren, unter denen Offsets in einem Verpflichtungssystem einen Mehrwert erzielen können, ohne dabei die Umweltintegrität zu untergraben. Zu den identifizierten Erfolgsindikatoren gehören: die Erhöhung der Akzeptanz für die Einführung von Verpflichtungssystemen; die Steigerung des Ambitionsniveaus in den nachfolgenden Erfüllungsperioden; die Möglichkeit, Emissionsreduktionen außerhalb der vom Verpflichtungssystem erfassten Sektoren zu erzielen; die Förderung von Investitionen in die nachhaltige Entwicklung sowie die Vermeidung von Fehlanreizen, die die Strenge des Verpflichtungssystems oder die Bemühungen der Akteure zur Reduzierung ihrer eigenen Emissionen untergraben. Durch die Durchführung eingehender Fallanalysen über die Auswirkungen von Offsets in der Europäischen Union, in Alberta, Australien, Kolumbien und Japan identifiziert der Bericht jene Bedingungen, die erklären, warum Offsets bei der Erreichung einzelner Indikatoren erfolgreich waren bzw. warum sie dies nicht waren. Der Bericht identifiziert zudem zwei übergeordnete Bedingungen, die dabei helfen können zu erklären, wann Offsets alle Erfolgsindikatoren erfüllen. Die erste Bedingung ist, dass die politischen Entscheidungsträger*innen bereit sein müssen, das Verpflichtungssystem so zu gestalten, dass ein starkes Preissignal gesetzt und aufrechterhalten wird, welches die Notwendigkeit von Kostendämpfungsmaßnahmen, wie z.B. Offsets, rechtfertigt, um negative politische und wirtschaftliche Auswirkungen abzuwenden. Die zweite damit zusammenhängende Bedingung ist, dass jene Institutionen, Prozesse und die Infrastruktur, die sowohl das Verpflichtungssystem als auch die Offsets regeln, so gut entwickelt sein müssen, dass sichergestellt werden kann, dass die Offsets das Prinzip der Umweltintegrität aufrechterhalten, Beiträge für nachhaltige Entwicklung erzielen und als verlässliche Kostendämpfungsmaßnahme für hohe Preise in Verpflichtungssystemen dienen. Die Ergebnisse zeigen darüber hinaus, wie schwierig es ist, beide Bedingungen zu erreichen, da sowohl nationale als auch internationale politökonomische Faktoren bestimmen, ob Politiker*innen und Wähler*innen bereit sind, Verpflichtungssysteme einzuführen und aufrechtzuerhalten, die zu effektivem Klimaschutz führen. Quelle: Forschungsbericht

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient 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 score0.874
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.005
Open science0.0050.005
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.141
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.148 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations1
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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