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Enregistrement W3123265815

A Theoretical Framework for Understanding Transnational Public Goods (TPGs) to Upgrade Environmental Quality

2016· article· en· W3123265815 sur OpenAlexaboutno aff
Parag Chandra, Saptorshee Kanto Chakraborty

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic health and occupational medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasRatificationEnvironmental protectionNatural resource economicsPublic goodAir quality indexMontreal ProtocolPollutionBusinessEnvironmental qualityPollutantKyoto ProtocolOzone layerEnvironmental scienceEnvironmental planningPoliticsEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceOzoneEconomicsEcologyMeteorologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been an increase in awareness of trans-boundary pollution that places environmental assets at risk both globally and regionally. Globally, man made pollutants have degraded the stratospheric ozone shield, the oceans, the atmosphere and the biodiversity of the planet. Regionally, these pollutants have harmed aquifers, rivers, lakes, soils and forests. Harmful effects of acid rains, greenhouse gasses, and thin ozone shield are not concentrated within political boundaries of a country, thus jeopardizing the well-being of people in other countries. These trans-boundary pollution problems — termed as Transnational Public Goods (TPGs) — often share two common features: strategic interactions among nations and public good properties. This paper applies the theory of voluntary provisions of TPGs to the behavior of nations to curb chloro-fluoro-carbon emissions that, in large part, preceded the ratification and institution of the Montreal Protocol on substances that deplete the ozone layer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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