Businesses, Green Groups and The Media: The Role of Non-Governmental Organizations in the Climate Change Debate
Notice bibliographique
Résumé
The lion's share of media and governmental commentary on the recent Sixth Conference of the Parties (COP-6) to the UN Framework Convention on Climate Change has focused on rifts between the EU and the ‘Umbrella Group’ of countries, including the United States, Canada and Japan, and has led many observers to speculate that intergovernmental negotiations on climate change may have irretrievably broken down. Limiting the focus solely to political difficulties with specific issues, however, emphasizes only part of the story and takes no account of the complex context in which the international negotiations are embedded. This approach does not give sufficient credit to the growing momentum gathering outside the negotiating halls. This article examines recent and rapid changes in attitude and awareness among non-governmental groups-including business and industry, environmental groups and the media-on the issue of global climate change, and the impact these changes have had on the negotiating process and the overall climate change debate. Together these groups provide encouraging signs of a shift in public opinion and ample proof that the failure of the talks in The Hague does not signal the end of the road.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,036 |
| Communication savante | 0,040 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».