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Enregistrement W2768199755 · doi:10.5539/jpl.v10n5p66

Protecting the Environment and People from Climate Change through Climate Change Litigation

2017· article· en· W2768199755 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Theodore Okonkwo

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changePolitical economy of climate changeGlobePolitical scienceIntervention (counseling)Climate change mitigationEcological forecastingEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyEnvironmental sciencePsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change litigation seeks to apply legal rights in order to affect the outcomes that would either mitigate, reduce or can even result in improved alternation to climate change. This article intends to identify and analyse the ways through which the environment and the people are protected from rapid changes in climate through the means of climate change litigation. Protection of the environment as well as people by climate change litigation can be witnessed in various nations throughout the globe particularly Australia, the US, Canada and the UK. The research problem examined in this article shows that the courts are becoming a critical climate change front where climate change conflicts are resolved. The research objectives are to help understand how climate change has impacted human health and the environment and how the courts have stepped into the arena to restrain activities that cause climate change impact. The methodology adopted in this article is both doctrinal and theoretical drawing upon primary and secondary sources of information. The key findings and implications to theory and practice of this article is that it is a medium to foster the jurisprudence of the role of climate change regime through judicial intervention in protecting the environment and people from climate change through climate change litigation.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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