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Enregistrement W1571835376

Non-Governmental Organizations' Efforts to Protect Stratospheric Ozone

2014· article· en· W1571835376 sur OpenAlexaboutno aff
Hampus Tarras-Wahlberg

Notice bibliographique

RevueLund University Publications Student Papers (Lund University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal ProtocolOzone layerGovernment (linguistics)Political scienceInternational communityPublic administrationProtocol (science)Work (physics)OzoneLawMeteorologyEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1987, the international community adopted the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer – subsequently labelled as one of the most successful environmental treaties of our time. In 1992, Peter Haas emerged with a study on epistemic communities and their efforts to protect stratospheric ozone. According to Haas’ research, epistemic community members – consisting of United States government officials and atmospheric scientists from the international community – affected the U.S. national stance for rulings on ozone depleting CFC substances, eventually leading to the adoption of stringent regulations through the Montreal Protocol. However, in this essay it is argued that Haas’ work offers only a limited explanation of the processes that led to the formation of the Montreal Protocol and its subsequent ratifications due to the fact that activities of non-governmental organizations have not been sufficiently well acknowledged. It is argued that NGOs played a vital role in the process by: (1) partaking in governmental lobbying, (2) raising public awareness of ozone depletion, (3) endorsing the usage of environmentally friendly alternatives to CFC substances, and (4) affecting the outcome of the Second Meeting of the Parties in London 1990, when the weak stipulations of the first rendition of the Montreal Protocol were considerably strengthened.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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