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Enregistrement W2139195110 · doi:10.1111/j.1467-9388.2007.00560.x

Can Non‐state Governance ‘Ratchet Up’ Global Environmental Standards? Lessons from the Forest Sector

2007· article· en· W2139195110 sur OpenAlexaff
Benjamin Cashore, Graeme Auld, Steven Bernstein, Constance L. McDermott

Notice bibliographique

RevueReview of European Community & International Environmental Law · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoycottIncentiveBusinessCorporate governanceState (computer science)Environmental governanceCertificationConventionCertified woodSummitEarth SummitScholarshipPublic economicsSustainable developmentPolitical scienceEconomicsMarket economyFinancePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failure of the worlds’ governments to agree on a binding global forest convention at the 1992 Rio Earth Summit led many leading environmental groups to advance eco‐labelling ‘forest certification’ programmes that, they hoped, would achieve greater success in implementing sustainable forest management. Eschewing traditional State‐centered authority, supporters of this ‘non‐State market driven’ (NSMD) approach turn to customers of wood products to create compliance mechanisms, either through positive incentives such as market access or price premiums, or negative incentives such as ‘direct targeting’ or ‘boycott’ campaigns. Understanding how such systems might ‘ratchet up’ global forestry standards, we argue, requires that existing scholarship place greater attention on the role of public policies in helping to facilitate the impacts of private solutions. Specifically, we argue that scholars and practitioners need to assess strategic decisions not only on the basis of their appropriateness at present, but what they might do to trigger a global ‘race to the top’ at a later time.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,021
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeQualitatif
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

Citations261
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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