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Enregistrement W2022239434 · doi:10.1080/20430779.2011.647014

The Clean Development Mechanism: a review of the first international offset programme

2011· review· en· W2022239434 sur OpenAlexaff
Michael Gillenwater, Stephen Seres

Notice bibliographique

RevueGreenhouse Gas Measurement and Management · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean Development MechanismKyoto ProtocolGreenhouse gasCarbon offsetLiberian dollarBusinessCarbon marketCorporate governanceWindow of opportunitySustainable developmentDeveloping countryEconomic growthNatural resource economicsEconomicsFinanceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review article examines the primary issues, the successes and the challenges of the Clean Development Mechanism (CDM), established under the Kyoto Protocol. It is the primary international greenhouse gas (GHG) emissions offset programme in existence today, and while not perfect, it has helped to establish a global market for GHG emission reductions. It generates offsets through investments in developing countries. The CDM has managed to establish – in its relatively nearly decade of existence –a credible, internationally recognized, multibillion dollar carbon offset market with participation from a large number of developing countries and private investors. It has also created processes and methodologies that other programmes are already emulating. A vast amount of work and investment – by participating countries, the private sector, and the UNFCCC secretariat – has gone into developing the CDM's rules, procedures and institutional structures. The creation and rapid growth of a large and unprecedented international programme, however, has not been without its challenges or controversies. Issues have been raised regarding the governance of CDM, the quality of approved projects and the contribution of CDM to sustainable development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,029 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations70
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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