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Enregistrement W3084081185

Revisiting Transnational Corporations and Extractive Industries: Climate Justice, Feminism, and State Sovereignty

2017· article· en· W3084081185 sur OpenAlexaff
Sara L. Seck

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSovereigntyClimate justiceFraming (construction)FeminismPolitical scienceState (computer science)Climate changeEnvironmental justiceSociologyLawPolitical economyLaw and economicsGeographyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Article explicitly examines the relationship between climate justice, gender, and transnational fossil fuel extractive industries by drawing upon feminist theoretical insights. First, I provide an overview of the differential impacts of climate change on women and briefly review insights from select international legal scholars who have considered gender and climate change. Second, I describe the Philippines climate petition, a novel attempt to seek an investigation into the accountability of transnational fossil fuel companies for climate harms. Third, I examine three sets of issues arising in the Philippines climate petition and draw explicitly upon Karen Knop’s Re/Statements: Feminism and State Sovereignty in International Law. Here, I consider how feminist approaches to international legal theory might enrich the analysis of legal doctrines fundamental to framing the issues and outcome of the Philippines climate petition. Specifically, I consider three different sets of claims that emerge from a critique of the bounded, autonomous, and unified liberal subject that informs implicit understandings of state and sovereignty at international law. In conclusion, I argue that climate justice demands we take up a relational view of the state, dissolve boundaries between public and private sectors, and embrace visions of overlapping sovereignties.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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