INTERSECTIONS OF THE PARIS AGREEMENT AND CARBON OFFSETTING LEGAL AND FUNCTIONAL CONSIDERATIONS
Notice bibliographique
Résumé
As the global community debates the viability of approaches to climate change mitigation and adaptation, carbon offsetting is quickly becoming an avenue of choice. Following the adoption of the Paris Agreement at the Twenty first Conference of the Parties (COP21) to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), and looking forward to the potential outcomes of COP22 in Marrakesh, carbon offsetting is gaining increased emphasis, in particular in the context of ongoing discussions at ICAO relating to aviation-based carbon emissions. This policy brief explores the intersection of the Paris Agreement and carbon offsetting and summarizes the legal and functional considerations. Carbon offsetting is explained, with particular emphasis on outlining the legal framework under the UNFCCC, including the Clean Development Mechanism (CDM) and the Paris Agreement of 2015, followed by a brief summary of project types, criteria, and standards used to determine the quality of carbon offsets. As offsetting continues to grow in popularity and application, increased scrutiny must be placed on the quality of offset credits as carbon credits are inherently unequal.
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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 | 0,030 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,029 |
| Communication savante | 0,021 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».