Valuing the Contributions of Nonstate and Subnational Actors to Climate Governance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nonstate and subnational climate governance activities are proliferating. Alongside them are databases and registries that attempt to calculate their contributions to global decarbonization. We label these registries “orchestration platforms” because they both aggregate disparate initiatives and attempt to steer them toward overarching objectives such as improved transparency, accountability, and effectiveness. While well-intentioned, many orchestration platforms adopt a narrow conception of “value” as either quantifiable greenhouse gas (GHG) reductions or relevant outputs. We offer a more comprehensive approach to valuing nonstate and subnational climate governance that is rooted in recognizing the potential for initiatives to become far-reaching (i.e., achieve scale) and durable (i.e., become entrenched). We illustrate the comparative advantage of our approach with reference to a particular case of nonstate governance: The Carbon Trust’s attempt to create product carbon footprints. By tracing the direct and indirect impacts of product carbon footprinting, we show that initial failures to generate quantifiable GHG reductions or produce relevant outputs do not reflect the intervention’s broader impacts through scaling to other jurisdictions and entrenching business practices that contribute to decarbonization. Taking this broader view of “value” can help policy-makers better understand and gauge the contribution of nonstate and subnational climate governance to global decarbonization.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle