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Enregistrement W2921078438 · doi:10.31957/plj.v1i2.593

International Community and Indonesia’s Policy Towards Climate Change Post-2012

2018· article· en· W2921078438 sur OpenAlexaboutno aff
Arie Afriansyah

Notice bibliographique

RevuePapua Law Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Policies and Emissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObligationNegotiationPolitical scienceClimate changeNormativeInternational communityState (computer science)Political economy of climate changeEconomic shortageEuropean unionFace (sociological concept)Political economyInternational tradeBusinessLawEconomicsSociologyPoliticsGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the international climate change regime’s development up until 2012, the emergence of new and helpful mechanisms and negotiation processes were often accompanied by setbacks such as withdrawals and unmet State obligation. The object of this study focused on international community and indonesia’s policy towards climate change. The Method of this study is normative legal research. The result of this thesis is to situate the internal/domestic climate of several States (the U.S., Canada, Brazil, Norway, and Indonesia) and one regional organization (the EU); and connect it to the outward international policies each have chosen to put forward on the negotiation table and/or submit themselves to. Given the global nature of and concern about climate change, it feels as if there is no shortage of lessons to pick – from outright refusal to be legally bound to the regime at all (the U.S.), an unprecedented and recent move of formal and official withdrawal from the regime’s key instrument (Canada), the struggles with implementation that a regional organization might face (the European Union), to the recent moves and measures in environmental protection pioneered and led by States characterized by their increasingly strong economies (Brazil, Norway, and Indonesia).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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