La taxe sur l'essence et internalisation des coûts sociaux des véhicules légers au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation des véhicules légers crée plusieurs externalités qui sont supportées par la société. Qu’elles soient liées à la congestion, aux accidents de la route, à la pollution locale ou au réchauffement global, ces externalités engendrent une défaillance du marché puisque les automobilistes ne supportent pas la totalité des coûts qu’ils génèrent. Pour pallier à cette lacune, ce mémoire propose d’utiliser la taxe sur l’essence, comme solution de second rang, afin d’internaliser les coûts sociaux. Nos résultats suggèrent que la taxe d’accise actuelle de 0,292$/L est suffisante pour internaliser les coûts externes présents en milieu non-urbain, soit ceux liés aux accidents, à la pollution locale et au réchauffement global. Cependant, il faudrait l’augmenter à 1,53$/L dans la Région Métropolitaine de Recensement de Montréal et à 1,18$/L dans celle de Québec afin d’internaliser également les coûts externes de congestion. Ces ajustements permettraient de réaliser un gain de bien-être de 824,7 M$ pour le Québec et génèreraient des revenus additionnels pour l’État de plus de 2,5 G$.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".