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Enregistrement W3141526719 · doi:10.1111/1758-5899.12932

Climate Ambition and Sustainable Development for a New Decade: A Catalytic Framework

2021· article· en· W3141526719 sur OpenAlexaff
Sander Chan, Idil Boran, Harro van Asselt, Paula Ellinger, Miriam García García, Thomas Hale, Lukas Hermwille, Kennedy Mbeva, Ayşem Mert, Charles Roger, Amy Weinfurter, Oscar Widerberg, Paulette Bynoe, Victoria Chengo, Ayman Cherkaoui, Todd Edwards, Malin Gütschow, Angel Hsu, Nathan Hultman, David Levaï, Saffran Mihnar, Sara Posa, Mark Roelfsema, Bryce Rudyk, Michelle Scobie, Manish Kumar Shrivastava

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensImpactYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrchestrationAction (physics)Climate governanceAccountabilityCorporate governanceSustainable developmentBusinessPolitical scienceState (computer science)Process managementEnvironmental resource managementEnvironmental planningComputer scienceEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the Global Climate Action Agenda (GCAA) and discusses options to improve sub‐ and non‐state involvement in post‐2020 climate governance. A framework that stimulates sub‐ and non‐state action is a necessary complement to national governmental action, as the latter falls short of achieving low‐carbon and climate‐resilient development as envisaged in the Paris Agreement. Applying design principles for an ideal‐type orchestration framework, we review literature and gather expert judgements to assess whether the GCAA has been collaborative, comprehensive, evaluative and catalytic. Results show that there has been greater coordination among orchestrators, for instance in the organization of events. However, mobilization efforts remain event‐driven and too little effort is invested in understanding the progress of sub‐ and non‐state action. Data collection has improved, although more sophisticated indicators are needed to evaluate climate and sustainable development impacts. Finally, the GCAA has recorded more action, but relatively little by actors in developing countries. As the world seeks to recover from the COVID‐19 crisis and enters a new decade of climate action, the GCAA could make a vital contribution in challenging times by helping governments keep and enhance climate commitments; strengthening capacity for sub‐ and non‐state action; enabling accountability; and realizing sustainable development.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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