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Enregistrement W2086277772 · doi:10.1080/11926422.2013.844186

Between local innovation and global impact: cities, networks, and the governance of climate change

2013· article· en· W2086277772 sur OpenAlexaffabout
David J. Gordon

Notice bibliographique

RevueCanadian Foreign Policy Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeCorporate governancePolitical scienceClimate governanceEconomic geographyRegional scienceBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate governance conducted in settings such as the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), Major Economies Forum, and Group of Twenty (G20) has proven incapable, to date, of generating an effective response. Greenhouse gas emissions have steadily increased since the issue was added to the global agenda in the early 1990s and prospects appear slim for a single, all-encompassing international legal agreement. Outside the formal regime, however, there are signs of dynamism as non-nation state actors engage in a variety of climate governance experiments. Cities, and city-networks such as the C40 Climate Leadership Group, represent important sources of innovation in the broader system of global climate governance: they challenge prevailing norms regarding who should govern climate change, and how coordinated governance responses can be generated. This paper presents a brief history of the C40, and assesses, drawing on ideas from network theory, some of the opportunities and limitations of networked climate governance. Recognizing that cities, and city-networks, exist within a broader multi-level governance context, the paper concludes with some thoughts related to updating Canadian federal climate policy in order to leverage and enable innovative city-network governance initiatives, address gaps in current federal climate policy, and link climate change to other, pressing issues, on the urban agenda.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations147
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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