Notice bibliographique
Résumé
On 9 October 2018, the Court of Appeal (Gerechtshof) in the Hague upheld a 2015 decision in the Urgenda case which forced the government of the Netherlands to reduce greenhouse gas emissions by 25 % from the level of emissions which existed in 1990 until no later than the end of 2020. This is a landmark decision that has already received attention globally. Although the timing of the decision is coincidental, the fact that it came just a day after the latest report by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) made sure that it gained significant attention. On the same day as the Gerechtshof in the Hague, the first instance administrative court (Verwaltungsgericht) in Berlin ordered a ban on diesel cars in parts of the German capital city and the European Union agreed on CO2 limits for cars. The Dutch court relied in particular on the European Convention on Human Rights. While climate change litigation has gained attention in recent years, the appeal court judgment in the Urgenda case has placed human rights at the heart of the discourse on climate change. This text will introduce the readers to the role human rights can play in climate change litigation by looking in particular at the judgment in Urgenda with a view to providing attorneys tools and inspiration for potential future instances of climate change litigation. (Edilex-toimitus)
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».