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Enregistrement W3149234440 · doi:10.18280/ijsdp.160115

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

2021· article· en· W3149234440 sur OpenAlexvenueno aff
Masato Kawanishi, Makoto Kato, Ryo Fujikura

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésGreenhouse gasTransparency (behavior)OutsourcingBusinessWork (physics)Environmental economicsDeveloping countryService providerEnvironmental resource managementAgricultureNatural resource economicsEconomic growthPublic economicsService (business)EconomicsMarketingGeographyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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