Climate and Clean Energy Policy: State Institutions and Economic Implications, by Benjamin H. DeitchmanPolitical Opportunities for Climate Policy: California, New York, and the Federal Government, by Roger Karapin
Notice bibliographique
Résumé
Federalism looms increasingly large when designing and implementing policies that attempt to mitigate the risks of global climate change. Canada offers an acid test of the ability of a federal government to work cooperatively with provinces in developing a national carbon pricing system intended to achieve sustained emission reductions in a cost-effective manner. The European Union enters its third decade of trying to sustain a viable greenhouse gas emission reduction strategy involving its members while allowing enormous compliance flexibility to individual nations and their sub-federal units. Even China’s most recent development of national climate mitigation policies draws heavily on prior local and provincial experiments. And then there is the United States. Even prior to the election of Donald Trump and his subsequent withdrawal of the nation from the Paris Climate Accord, the role of states in unilateral and cross-border policy development was highly consequential. Most of the Obama era climate policy initiatives that Trump has challenged target strategies that either give states considerable choice in designing their preferred paths toward compliance (the Clean Power Plan for electricity) or rely on a long-standing statutory waiver process that offers one state considerable latitude in designing its own policies that can then diffuse (California for vehicle emissions).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».