MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910258192

Defining the Legal and Policy Framework to Stop the Dumping of Environmentally Harmful Products

2018· article· en· W2910258192 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen O. Andersen, Richard Ferris, Romina Picolotti, Durwood Zaelke, Suely M. Machado Carvalho, Marco Gonzalez

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDumpingBusinessLaw and economicsRisk analysis (engineering)International tradeEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental dumping is a practice historically associated with the export of hazardous product waste from a developed country for irresponsible and often illegal disposal in a developing country. Now, with the industrialization and globalization of China and other developing countries, environmental dumping can involve both developing and developed countries as origin and destination. This dumping can be especially harmful to attempts to control under the Montreal Protocol ozone-depleting and climate-forcing chemical substances and/or products requiring unnecessarily high energy consumption. While developing country Parties to the Montreal Protocol are allowed to delay their phasedown of climate-forcing and ozone-depleting hydrofluorocarbons (HFCs) during a multi-year grace period, there are advantages to earlier implementation when superior alternatives are already available at reasonable costs, as is the case for many uses of HFCs today. Thus, developing countries can benefit under the Protocol from setting controls for environmental dumping. This article aims to give policymakers, especially those in developing countries, a legal and policy “toolkit” that can be used to stop unwanted environmental dumping. It includes an examination of the history of environmental dumping, illustration of such dumping in practice, a detailed explanation and examination of the legal and policy tools, and a summary of the consequences of environmental dumping.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)Même sujetRecycling and Waste Management TechniquesTravaux en français237 207