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Enregistrement W2609149175

Just Transitions Law: Putting Labour Law to Work on Climate Change

2017· article· en· W2609149175 sur OpenAlexaff
David J. Doorey

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour lawNormativeEnvironmental lawPolitical scienceLawWork (physics)Field (mathematics)Climate changeLaw and economicsPolitical economySociologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change will dramatically affect labour markets, but labour law scholars have mostly ignored it. Environmental law scholars are concerned with climate change, but they lack expertise in the complexities of regulating the labour relationship. Neither legal field is equipped to deal adequately with the challenge of transitioning to a lower carbon economy and the effects of that transition on labour markets, employers, and workers. This essay considers whether a legal field organized around the concept of a ‘just transition’ to a lower carbon economy could bring together environmental law, labour law, and environment justice scholars in interesting and valuable ways. “Just transitions” is a concept originally developed by the North American labour movement, which has since been endorsed by important global institutions including the International Labour Organization, the UNFCCC, and the U.N. Environmental Program. Although ‘just transitions’ has received considerable policy attention, it has been under-explored by legal scholars. This paper marks an early contribution to this challenge. It explores the factual and normative boundaries of a legal field called Just Transitions Law and considers whether such a field would offer any new, valuable insights into the challenge of regulating a response to climate change.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,040
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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