Analysis of the Factors Affecting the Choice of Whether to Internalize or Outsource the Task of Greenhouse Gas Inventory Calculations: The Cases of Indonesia, Vietnam, and Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Developing countries need to build long-term institutional capabilities for a national greenhouse gas (GHG) inventory under the transparency framework of the Paris Agreement. By selecting three Southeast Asian countries as the cases, Indonesia, Vietnam, and Thailand, the present study comparatively examined their institutional designs for producing the GHG inventories. They are common in terms that their national focal points make the overall coordination and other relevant line ministries provide activity data. A major difference exists regarding who is tasked to perform calculations of GHG inventories. By using the framework of Hood concerning the choice of whether to work through specific performance contracts or through direct employment, this study discussed that the variations between the countries may be associated with their differences in the following two factors: One is the number of potential service providers, as expressed by the number of GHG inventory experts as registered in the roster of the United Nations, and the other is the level of uncertainty about how the task is to be done, as measured by a share of the agriculture, forestry and other land use sector in the national GHG inventory. The development of the endogenous research base can contribute to the long-term improvement in GHG inventories. The finding has implications for assistance in building the transparency-related capacity. Development cooperation with developing countries may extend to identifying the categories that are crucial for their current GHG inventories and collaborating relevant research activities with national experts, including young researchers.
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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 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».