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Enregistrement W2157097111 · doi:10.1093/sf/sot064

From Precaution to Profit: Contemporary Challenges to Environmental Protection in the Montreal Protocol By Brian J. Gareau. Yale University Press. 2013. 384 pages. $55.00 (cloth)

2013· article· en· W2157097111 sur OpenAlexaboutno aff
Wesley Longhofer

Notice bibliographique

RevueSocial Forces · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal ProtocolTreatyOzone layerProfit (economics)Political scienceOrder (exchange)Law and economicsLawBusinessEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brian Gareau's insightful From Precaution to Profit dives deep into a cavernous hole in what is widely considered to be the most successful international environmental treaty in history. Although the Montreal Protocol initiated the phasing-out of chlorofluorocarbons (CFCs) in the late 1980s, it has been less effective in curbing the use of methyl bromide (MeBr), a fumigant used for controlling pests in strawberry and tomato crops with deleterious effects on the ozone layer. According to Gareau, such ineffectiveness can be attributed to the rather dubious use of science by the agrochemical industry and the pursuit of “critical use exemptions” (CUEs) by the United States, which allow for extended use of the chemical if its elimination would generate unfair market disruptions (or, put simply, if the ban of MeBr would hurt the competitiveness of U.S. strawberry growers). However, the story is more nuanced than Big Bad Agrochemical steamrolling through the rather soft teeth of the Protocol in order to maximize profits. For Gareau, the controversy surrounding MeBr reveals a deeper challenge in the global effort to protect the environment—the countervailing pressures of neoliberalism that privilege market logics over precautionary ones and protectionist policies over global agreements.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,018
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0150,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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