Soft law in the Paris Climate Agreement: Strength or weakness?
Notice bibliographique
Résumé
In the lead‐up to the Paris Agreement, and in reactions to it since its adoption, there has been a narrative which emphasizes the perceived advantages of key mitigation obligations in the Agreement being non‐binding or ‘soft’ law. Central to these advantages is the idea that soft law obligations were a precondition for United States, China and wider participation in the Agreement, and also desirable in terms of flexibility. This article challenges the soft law narrative, arguing that the Paris Agreement's use of non‐binding ‘nationally determined contributions’ has come at a cost in terms of likely effectiveness. Empirical studies comparing hard (binding) and soft law obligations in terms of compliance and effectiveness are equivocal, but precision of obligations and effective non‐compliance mechanisms are essential. Moreover, when States have a strong political will to change behaviour, treaty instruments containing hard obligations have been considered to be more likely to be effective (e.g., ozone agreements, World Trade Organization agreements and arms control treaties). The development of the transparency, review and non‐compliance elements of the Paris Agreement is essential, but is no substitute for strong political will to reduce emissions. In addition, it is crucial to muster the political will to ratchet up the Paris mitigation commitments and transform them from soft to hard obligations. The article assesses options for doing this, including a Conference of the Parties decision and a political declaration.
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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 | 0,029 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».