Promises and risks of nonstate action in climate and sustainability governance
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Development Goals and the Paris Agreement stand as milestone diplomatic achievements. However, immense discrepancies between political commitments and governmental action remain. Combined national climate commitments fall far short of the Paris Agreement's 1.5/2°C targets. Similar political ambition gaps persist across various areas of sustainable development. Many therefore argue that actions by nonstate actors, such as businesses and investors, cities and regions, and nongovernmental organizations (NGOs), are crucial. These voices have resonated across the United Nations (UN) system, leading to growing recognition, promotion, and mobilization of such actions in ever greater numbers. This article investigates optimistic arguments about nonstate engagement, namely: (a) “the more the better”; (b) “everybody wins”; (c) “everyone does their part”; and (d) “more brings more.” However, these optimistic arguments may not be matched in practice due to governance risks. The current emphasis on quantifiable impacts may lead to the under‐appreciation of variegated social, economic, and environmental impacts. Claims that everybody stands to benefit may easily be contradicted by outcomes that are not in line with priorities and needs in developing countries. Despite the seeming depoliticization of the role of nonstate actors in implementation, actions may still lead to politically contentious outcomes. Finally, nonstate climate and sustainability actions may not be self‐reinforcing but may heavily depend on supporting mechanisms. The article concludes with governance risk‐reduction strategies that can be combined to maximize nonstate potential in sustainable and climate‐resilient transformations. This article is categorized under: Policy and Governance > Multilevel and Transnational Climate Change Governance
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 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 | 0,057 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,048 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| 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 ».