DISCLOSURE-BASED GOVERNANCE FOR CLIMATE ENGINEERING RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
Transparency has become a dominant theme within academic and policy discussions on climate engineering (CE) research governance. As CE research moves from modelling and laboratory studies to field experiments, there is a need to operationalize transparency; that is, to move from transparency in principle to transparency in practice. This, in turn, requires greater attention be paid to the purposes that CE research transparency is intended to serve since the ends sought, as well as the context in which they will operate, will drive the design features of disclosure mechanisms. The objective of this paper is to focus attention on the implementation challenges that disclosure faces in the realm of CE research governance. To this end, we identify and elaborate on two distinct roles that disclosure-based governance is anticipated to play: minimization of the environmental and social risks associated with CE research; and to generate and maintain legitimacy in the research process itself. Drawing on that discussion, we then identify a number of key design features that disclosure-based governance will need to achieve those ends, and we argue in favour of an approach to disclosure-based governance that recognizes the iterative and inherently normative nature of CE governance and supports the development of a decentralized system of disclosure serving multiple ends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,162 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».