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Enregistrement W2101670347 · doi:10.1080/13563467.2013.849672

Diminishing Returns: Carbon Market Crisis and the Future of Market-Dependent Climate Change Finance

2013· article· en· W2101670347 sur OpenAlexaff
Kate Ervine

Notice bibliographique

RevueNew Political Economy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon financeCarbon priceCarbon marketEconomicsClimate changeCommodityValue (mathematics)Investment (military)Financial crisisClean Development MechanismDecoupling (probability)Climate FinanceGlobal warmingFinanceMarket economyPoliticsMacroeconomicsDeveloping countryEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current and future costs of meeting climate change mitigation needs in the global South vastly exceed levels of available funding from public sources in the North. As a possible solution to this problem, policy-makers and various observers have pushed increasingly for the adoption of market-based carbon financing strategies, with the United Nations Clean Development Mechanism (CDM) representing the most consistent application of this approach to date. Nevertheless, market-based carbon finance remains highly volatile given its heavy dependence on conditions in the broader global carbon market which remains in the throes of a devastating crisis, earning carbon the distinction of 2011s worst performing global commodity. By demonstrating that it is through carbon's market price that finance-generating investment in the CDM is largely derived, and which also determines the ex post value of CDM projects, this paper argues for the decoupling of climate change finance from carbon's market value. The need to do so is particularly pressing since, it is argued, the current crisis in the global carbon market reflects an embedded crisis tendency in that market, born in part from the political machinations through which it was born and which leaves it prone to persisting crises of oversupply.

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)0,014
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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