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Enregistrement W2527632840 · doi:10.5539/jsd.v9n5p175

A Bottom-Up, Non-Cooperative Approach to Climate Change Control: Assessment and Comparison of Nationally Determined Contributions (NDCs)

2016· article· en· W2527632840 sur OpenAlexvenueno aff
Carlo Carraro

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationGreenhouse gasControl (management)Climate changeBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental economicsNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International negotiations on climate change control are moving away from a global cooperative agreement (at least from the ambition to achieve it) to adopt a bottom-up framework composed of unilateral pledges of domestic measures and policies. This shift from cooperative to voluntary actions to control GHG emissions already started in Copenhagen at COP 15 in 2007 and became a platform formally adopted by a large number of countries in Paris at COP 21. The new architecture calls for a mechanism to review the nationally determined contributions (NDCs) of the various signatories and assess their adequacy. Most importantly, countries’ voluntary pledges need to be compared to assess the fairness, and not only the effectiveness, of the resulting outcome. This assessment is crucial to support future, more ambitious, commitments to reduce GHG emissions. It is therefore important to identify criteria and quantitative indicators to assess and compare the NDCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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