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Enregistrement W2053241591 · doi:10.1111/0272-4332.216168

A Framework to Guide Thinking and Analysis Regarding Climate Change Policies

2001· article· en· W2053241591 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCarnegie Mellon University
Mots-clésClimate changePolicy analysisConstraint (computer-aided design)Political economy of climate changeTerm (time)Risk analysis (engineering)Environmental planningEnvironmental resource managementComputer scienceManagement scienceEnvironmental economicsEconomicsPolitical scienceBusinessEnvironmental scienceEngineeringPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential impacts from climate change, and climate change policies, are massive. Careful thinking about what we want climate change policies to achieve is a crucial first step for analysts to help governments make wise policy choices to address these concerns. This article presents an adaptive framework to help guide comparative analysis of climate change policies. The framework recognizes the inability to forecast long-term impacts (due in part to path dependance) as a constraint on the use of standard policy analysis, and stresses learning over time as a fundamental concern. The framework focuses on the objectives relevant for climate change policy in North America over the near term (e.g., the next 20 years). For planning and evaluating current climate policy alternatives, a combination of fundamental objectives for the near term and proxy objectives for characterizing the state of the climate problem and the ability to address it at the end of that term is suggested. Broad uses of the framework are discussed, along with some concrete examples. The framework is intended to provide a basis for policy analysis that explicitly considers the benefits of learning over time to improve climate change policies.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,214 · 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