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Enregistrement W1997804875 · doi:10.1177/0020852306061629

American hesitations to reduce greenhouse gas emissions: an institutional interpretation

2006· article· en· W1997804875 sur OpenAlexaff
Jean Mercier

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Administrative Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKyoto ProtocolGreenhouse gasGovernment (linguistics)Protocol (science)Interpretation (philosophy)State (computer science)Public administrationPolitical scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, the objectives of the Kyoto Protocol appear somewhat out of reach, even if Russia gave life to the protocol by signing it in 2004. Even if implemented, the protocol entails huge operational problems. Will the United States prove to be the first country to realize the difficulties in implementing Kyoto, or did they refuse to ratify it for reasons that are very particular to their own institutions? This article is an attempt at supporting the latter proposition. In March 2001, the US government announced that it was withdrawing from the Kyoto Protocol on the reduction of greenhouse gases (GHG) and it has not replaced this participation with a credible program of greenhouse gas reduction. This decision could be analyzed through different angles. In this article, we would like to look at these hesitations through an institutional angle, through the American institutions themselves. Few elements from their institutional and historical past prepare the United States to initiate a vigorous program of GHG reduction, other than through technological innovation or voluntary actions. Even though the institutional concept of path dependency is identified as the concept most helpful in explaining, from an institutional point of view, these hesitations, other institutional explanations are called upon to explain and understand these decisions.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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