Notice bibliographique
Résumé
After four years of not simply inaction but significant retrogression in U.S. climate change policy, the Biden administration has its work cut out. As a start, it needs to undo what Trump did. The Biden administration took a step in that direction on Day 1 by rejoining the Paris Agreement. But simply restoring the pre-Trump status quo ante is not enough. The United States also needs to push for more ambitious global action. In part, this will require strengthening parties’ nationally determined contributions (NDCs) under the Paris Agreement; but it will also require actions by what Sue Biniaz, the former State Department climate change lawyer, likes to call the Greater Metropolitan Paris Agreement—that is, the array of other international actors that help advance the Paris Agreement's goals, including global institutions such as the International Maritime Organization (IMO), the Montreal Protocol, and the World Bank, as well as regional organizations and non-state actors. Although the Biden administration can pursue some of these international initiatives directly through executive action, new regulatory initiatives will face an uncertain fate in the Supreme Court. So how much the Biden Administration is able to achieve will likely depend significantly on how much a nearly evenly-divided Congress is willing to support.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».