Notice bibliographique
Résumé
After more than two decades of inadequate international efforts to address climate change resulting from rising greenhouse gas emissions, the 2015 Paris Climate Change Agreement shifted gears. That agreement advances a “bottom-up” model of global cooperation that requires action commitments from all national governments and acknowledges the important role that cities, states, provinces, and businesses must play in delivering deep decarbonization. Given the limited control that presidents and prime ministers have over many of the policies and choices that determine their countries’ carbon footprints, the Paris Agreement missed an opportunity to formally recognize the climate change action commitments of mayors, governors, and premiers. These subnational officials often have authorities complementary to national governments, particularly in federal systems (including the United States, China, Canada, and Australia). They therefore possess significant independent capacities to reduce greenhouse gas emissions through their economic development strategies, building codes, zoning rules and practices, public transportation investments, and other policies. Likewise, the world community missed an opportunity to formally recognize the commitments of companies to successful implementation of the Paris Agreement and thereby to highlight the wide range of decisions that business leaders make that significantly affect greenhouse gas emissions.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».