MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028609600 · doi:10.1162/1526380053243558

A Herd Mentality in the Design of International Environmental Agreements?

2005· article· en· W2028609600 sur OpenAlexaboutno aff
David G. Victor, Lesley A. Coben

Notice bibliographique

RevueGlobal Environmental Politics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternalityMontreal ProtocolStatus quoWork (physics)Ozone layerControl (management)Emissions tradingEnvironmental policyBusinessPublic economicsEconomicsClimate changeNatural resource economicsMicroeconomicsStratosphereMarket economyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When addressing an externality such as air pollution, regulators can control policy inputs (e.g., pollution taxes and technology standards) or outputs (e.g., emission caps). Economists are familiar with this debate, known broadly as “prices vs. quantities,” but analysts of international environmental agreements have rarely focused sustained attention to such questions. Using an inventory of all international air pollution agreements, we document the historical patterns in instrument choice. Those agreements that require little effort beyond the status quo are usually codified in terms of effort, but agreements that require substantial actions by the parties nearly always deploy a cap on emission quantities as the central regulatory instrument. We suggest that this concentration of experience with emission caps and paucity of serious efforts to coordinate policy inputs may explain why the architects of international environmental agreements appear to believe that emission caps work best. We illustrate what's at stake with the example of international efforts to control the emissions that cause global climate change. We also show that the conventional history of the agreement that is most symbolic of the superiority of emission caps—the Montreal Protocol on Substances that Deplete the Ozone Layer—has wrongly overlooked a little-known provision that operates akin to a “price” instrument.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,026
Communication savante0,0160,028
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,183 · 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
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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Environmental PoliticsMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207