The Environmental Implications of China’s Rise in Africa
Notice bibliographique
Résumé
As early as October 2006, the Chinese State increasingly came to realize the scale of the domestic and global tasks that China would have to take on in terms of tackling environmental issues. Domestically, as we have seen, thirty years of reforms saw huge improvements in China’s economic development and living standards. However, China’s natural resources have been the subject of widespread exploitation with significant implications for the pollution of the natural environment as documented by scholars such as Economy (2004, 2005), Hayes (2007), Magee (2006) and Smil (1980, 1998, 2004). China now emits more CO2 than the United States and Canada put together and its emissions are up by 171 per cent since the year 2000 (EIA 2011). China’s insatiable appetite for natural resources to fuel its domestic growth and satisfy its domestic energy needs has thus left an unparalleled and increasing footprint on the world’s environment (Liu and Diamond 2005; Mol 2011). Shortages of domestic commodities and global oil price spikes in 2004, 2006 and 2007 has led China to increasingly turn to resource-rich regions such as Africa and central Asia in search of these resources and in the interests of energy security. China relies on coal, for example, for almost 70 per cent of its total energy supply, yet it is estimated that in 2020 the shortage of coal in China will reach 1 billion metric tons per year, with significant implications for domestic manufacturing businesses (Dickinson 2010). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».