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Enregistrement W2017900794 · doi:10.1300/j140v06n04_02

Financing Technological Improvements and Firm Competitive Advantage Through the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM): A Latin American Example

2006· article· en· W2017900794 sur OpenAlexaff
Henry L. Petersen, Luis Fernando González Escobar, Juan L. Espinoza, Harrie Vredenburg

Notice bibliographique

RevueLatin American Business Review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityKyoto ProtocolLatin AmericansWelfare economicsPolitical scienceClean Development MechanismEconomyGlobal warmingHumanitiesEconomicsClimate changeEconomic growthPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT For nations of the global south there has been an overall dismissal of emissions reduction practices surrounding global warming, and perhaps rightfully so. Developed countries have been identified as the primary contributor towards the climate change issue, and many countries perceive that the curbing of emissions will lead to the stagnation of economic growth and prosperity. For developing nations, embracing emission reductions or carbon emission offsets appear to make little sense if in fact such actions would result in the economic contraction expected. However, we suggest that the climate change issue, although perceived as an obstacle to growth and prosperity, holds several strategic competitive advantages for first movers. Three factors are discussed regarding first mover advantage and we use the energy industry of the Latin American and Caribbean (LAC) region as our example. RESUMEN. Para las naciones del sur global, ha habido un rechazo general, quizás apropiado, de la reducción de las prácticas relativas a las emisiones sobre el calentamiento global. Se ha identificado que los países desarrollados son los principales contribuyentes altema del cambio climático, y muchos países perciben que el acto de frenar las emisiones llevará al estancamiento del crecimiento económico y la prosperidad. Para los países desarrollados, parece tener poco sentido común abrazar la causa de reducir las emisiones o compensar las emisiones de carbono si, de hecho, estas acciones resultarán en la esperada contracción de la economía. Sin embargo, sugerimos que, a pesar de percibirse como un obstáculo contra el crecimiento y la prosperidad, el tema del cambio climático ofrece varias ventajas competitivas para los que den el primer paso. Se discuten tres factores respecto a la ventaja para el que tome la iniciativa, y usamos la industria energética de la región latinoamericana y caribeña (LAC), para ilustrar nuestro ejemplo. RESUMO. As nações do sul do globo terrestre těm verificado um retro-cesso geral, conveniente, nas práticas de redução de emissão de gases que envolvem o aquecimento da terra. Os países desenvolvidos são os que mais contribuem para o fenômeno da mudança climática, e muitos países entendem que a diminuição das emissões conduzirão à estagnação da prosperidade e do crescimento econômico. Para as nações em desenvolvimento, adotar a redução das emissões ou compensar a emissão do gás carbônico não parece fazer muito sentido, se tais ações, de fato, resultarem na retração econômica esperada. Sugerimos, contudo, que o tema da mudança climática, embora seja considerado um obstáculo ao crescimento e à prosperidade, ofereça diversas vantagens competitivas estratégicas para os que tomarem esta iniciativa. Três fatores são discutidos em relação à vantagem daqueles que derem o primeiro passo, e usamos, como exemplo, a indústria energética das regiões da América Latina e do Caribe.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,217 · 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
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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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