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Enregistrement W2546276104 · doi:10.7202/1068410ar

LES ENJEUX JURIDIQUES DE L’INTÉGRATION DES PAYS EN DÉVELOPPEMENT DANS LE RÉGIME CLIMATIQUE POST-KYOTO

2020· article· fr· W2546276104 sur OpenAlexvenueno aff
Van Trien Lam

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour faire face à une forte croissance des émissions de CO2 des pays en développement, l’intégration de ces pays dans le régime climatique post-Kyoto est cruciale. Il est donc nécessaire d’adopter une nouvelle approche pour le principe des « responsabilités communes mais différenciées » et de sortir de l’interprétation dualiste de ce principe retenue dans le Protocole de Kyoto à la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques. En outre, pour surmonter les divergences entre les pays développés et les pays en développement, la seule façon de procéder est de renforcer le transfert de ressources financières et technologiques vers les pays en développement, ce qui leur permettra à la fois d’améliorer leur situation socio-économique et de réduire leur impact négatif sur l’environnement global. Dans ce sens, le Mécanisme pour un développement propre (MDP) et la Réduction des émissions liées à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD) constituent les mécanismes clés afin d’intégrer les pays en développement. En soulignant l’importance de ces mécanismes, l’article vise à préciser les principaux points de la négociation : l’approche sectorielle liée au MDP, l’inclusion des activités de captage et de stockage de carbone dans le MDP ainsi que les mécanismes de financement de la REDD (le marché du carbone ou le mécanisme de fonds).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,213 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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