MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198156354 · doi:10.33002/jelp01.02.03

EXPLORING THE LESSONS OF THE KIMBERLEY PROCESS FOR CLIMATE CHANGE ACTION

2021· article· en· W3198156354 sur OpenAlexaffvenue
Martin-Joe Ezeudu

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Law & Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentInternational Fine Particle Research InstituteUnited Nations Development Programme
Mots-clésEnforcementClimate changeInefficiencyCorporate governanceAction (physics)Political scienceProcess (computing)State (computer science)PoliticsPolitical economyLaw and economicsEconomic systemEconomicsMarket economyEcologyLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a great deal of academic discourse about policy and governance choices embedded in the UNFCCC-based regimes for Climate Change action, and they point to the inefficiency and ineffectiveness of such regimes, which is often attributed to the fact that they hinge on the political authority of State actors and lack meaningful enforcement mechanisms. Against this backdrop, this paper argues that an alternative regime may be needed; and that for an effective regulatory framework for Climate Change action to emerge there needs to be a regulatory imperativeness similar to that upon which the Kimberley Process was created, where Non-State Actors play a leadership role. It also argues that in addition to regulatory imperativeness, the making and enforcement of the Kimberley Process provides helpful lessons towards crafting a more effective Climate Change remedial regime.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,398
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,071 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Law & PolicyMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207