Notice bibliographique
Résumé
Following in the footsteps of the European Union’s Emissions Trading Scheme (EU ETS), which was set up in 2005, some states in the United States, some provinces in Canada,1 the United Kingdom, New Zealand, and (until 2014) Australia have been among the first common law countries to construct carbon markets in line with the prediction of Bill Gates that ‘clean energy could one day be a multi-trillion-dollar market.’2 This article builds on the strong support for carbon pricing expressed by world leaders at the twenty-first Conference of the Parties (COP-21) of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) in Paris in December 2015, which called on companies and countries to put a price on carbon to drive investment towards a cleaner, greener future.3 There has been a call for carbon pricing by the World Bank, the International Monetary Fund, and the six heads of state and government (Canada, Chile, Ethiopia, France, Germany, and Mexico).4 The World Bank reported that almost forty countries and more than twenty cities, states, and provinces already use carbon-pricing mechanisms or are planning to implement them. Combined, these jurisdictions are responsible for more than 22 percent of global emissions. If the jurisdictions that are developing or considering carbon-pricing mechanisms in the future are added to this number, the total number of carbon-pricing mechanisms will encompass almost half of the global carbon.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».