MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1834378992 · doi:10.1002/eet.1628

Comparative Climate Change Governance: Lessons from European Transnational Municipal Network Management Efforts

2013· article· en· W1834378992 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Policy and Governance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyClimate changeCorporate governanceQualitative comparative analysisPolitical scienceClimate change adaptationGovernment (linguistics)Environmental resource managementAdaptation (eye)Public administrationEnvironmental planningBusinessRegional scienceSociologyGeographyEconomicsComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cities and municipalities are vital actors in addressing climate change. Because they are directly affected by the consequences of environmental transformations, cities are motivated to shape adaptation and mitigation. This paper looks at the possible mechanisms which cities can use to engage in climate change issues without decoupling themselves from the national or sub‐national level and while remaining consistent with other local initiatives. The paper analyses the European approach towards transnational municipal networks (TMNs) and community collective efforts and assesses its possible application in other jurisdictions. We argue that while TMNs are the institutional foundation for a concerted effort in climate change within and between countries; they are also subject to provisions from national and regional governments, which might hamper their benefits. Based on a typology of TMNs and an analysis of the national contexts, the paper finds that those networks that target a specific region and are supported by government have the most benefits for climate change. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,292 · 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