Deliberative Efforts Toward a Green Economy: A Case Study of Canada
Notice bibliographique
Résumé
By deconstructing Canada’s current system of environmental management, improvements to current policies can be made in order to reach goals which not only meet but exceed environmental expectations provided by the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Canada’s Changing Climate Report (CCCR) 2019 has shown the highest rates of warming ranging from 1.7 °C to 2.3 °C since their initial report in 1948. This report from 2019 indicates that Canada is experiencing global warming at twice the rate of the 0.8 °C global average (Bush and Lemmen). Canada’s nationwide audits have stated goals to cut emissions, but no detailed plans, timelines, funding or expected results have been provided. No level of government in Canada is prepared to apply these actions nor adapt to the impacts of climate change. With several targets and no initiative to reach them, it is clear that Canada’s system of environmental management needs improvement. Reconstruction of communicative practices and reformation of current policies can ensure sustainability across all sectors. Through communicative changes and policy reforms, effective changes to both the economy and ecology can be reached. Deliberative polling in a networked environment lays the foundation toward representing non-human actors (non-human nature and future generations), full transparency, and sustainable goals.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».