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Enregistrement W1733784755 · doi:10.1017/cbo9780511979286.025

Conclusion

2011· book-chapter· en· W1733784755 sur OpenAlexaff
Meinhard Doelle, Jutta Brunnée, Lavanya Rajamani

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Much theoretical debate and effort in practice has been devoted to the question how best to promote compliance with multilateral environmental agreements (MEAs). At the theoretical level, it seems fair to say that no compliance theory can claim universal validity. Indeed, the experience gained with MEA compliance systems over the last fifteen years or so makes clear that a range of approaches, both facilitative and enforcement-oriented, must be harnessed. Perhaps most importantly, for a compliance system to be effective, it has to be designed with the context and particular characteristics of a specific MEA in mind. The design parameters include the substance of the MEA, the parties involved, the past experience, and the political context within which the compliance system is negotiated. The climate change regime is no exception. As it stands at the moment, the regime boasts one of the most elaborate and multifaceted compliance systems in any MEA. Under the convention, parties have extensive monitoring and reporting obligations. The United Nations Framework Convention on Climate Change (FCCC) also provides for a facilitative compliance assessment process, the multilateral consultative process. However, due to the negotiation of the Kyoto Protocol, this process was never activated. The Kyoto parties negotiated additional inventory and reporting commitments, along with an expert review process and procedures and mechanisms relating to compliance. The procedures and mechanisms, which have been in operation since 2006, feature a facilitative stream and an enforcement stream. This compliance system was developed with the particular features of the climate regime, as well as the context in which it operates, very much in mind. For example, the compliance system distinguishes between legally soft, procedural, and policy-oriented commitments and hard, target-related commitments. For the latter, the Kyoto Protocol’s compliance procedures and mechanisms provide an enforcement-oriented approach, intended to help level the competitive playing field among parties with onerous emission reduction commitments. The enforcement branch (EB) of the compliance procedure is also designed to help ensure the functioning of the Kyoto Protocol’s emissions trading mechanisms, a unique feature of the regime,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,051

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,148 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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