La institucionalización del medio ambiente en la agenda internacional y el nacimiento de mercado de bienes y servicios ambientales: el caso de algunas economías de Asia Pacífico
Notice bibliographique
Résumé
Environmental goods and services (EGS) are a thriving market that emerged in the 1990s as a result of international agreements to curb environmental degradation and climate change. What started as a struggle between environmental advocates and trade advocates paved the way for negotiation between two closely interconnected international regimes: climate change and trade. The current international debate on the EGS market focuses, on the one hand, on pointing to the poor role that this activity has played in curbing the deterioration of the environment. On the other hand, in the important economic success that the commerce of this type of products is having. Today, the economic spill of the EGS trade is just over two trillion dollars and is expected to increase. Australia, Canada, China, Taiwan, Hong Kong, Japan, South Korea, New Zealand, Singapore and the United States are among the 17 most prosperous economies of this type of market. The supremacy in the international competitiveness of the Asia Pacific Rim over this niche provides elements to expect a relative decrease in environmental impact, because this region emits 63% of all greenhouse gases (GHS) that are generated on the planet. This paper analyzes the importance of the BSA market in a world whose main challenge should be to solve environmental deterioration. However, quantitative data to measure environmental deterioration and economic prosperity show that, at least, in the short term, the environment has not benefited.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».