Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change represents an urgent and potentially irreversible threat to human societies, economies, and the planet. Yet despite clear signals, we are slow to act in a meaningful way, despite the fact that we have the legal, political, and technological tools to transition our economies to net zero carbon. While some businesses are reluctant to take significant steps to reduce their carbon footprint, many companies are well-intentioned but feel somewhat paralysed in the face of overwhelming data that portend a financially and environmentally devastating future. Yet we can still reverse the trajectory of climate change, but it requires bold and informed action to reduce our carbon footprint in a manner that embeds fairness in the transition. This book offers a guide for companies, pension funds, asset managers, and other institutional investors to commence the legal, governance, and financial strategies needed for effective climate mitigation and adaptation, and to help distribute the economic benefits of these actions to their stakeholders. It takes the reader from ideas to action, from first steps to a more meaningful contribution to the move towards a ‘climate positive’ circular economy. It can also serve as a helpful guide to everyone implicated in a corporation’s activities—employees, pensioners, consumers, banks and other lenders, policy-makers, and community members. It offers insights into what we should be expecting, and asking, of these individuals who have taken responsibility for effectively managing our savings, our retirement funds, our investments, and our tax dollars.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».