Governing Climate Change at the G20 Rome and UN Glasgow Summits and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
How and why does the Group of 20 (G20) work, both alone and together with the United Nations (UN), to advance the effective global governance of climate change, especially in 2021 and beyond? G20 summit performance on climate change has increased since 2008 as measured by the six major dimensions of governance, but not by the results in net emissions reduced. G20 efforts to spur performance at subsequent UN climate summits has varied, from substantial at G20 Pittsburgh for UN Copenhagen in 2009, to limited at G20 Antalya for UN Paris in 2015, and to strong at G20 Rome for UN Glasgow in 2021. G20 efforts have been spurred by the physical climate shockactivated vulnerabilities experienced by G20 members in the lead-up to G20 and UN summits, especially from escalating extreme weather events, but have been constrained by diversionary shocks from finance in 2008–09, terrorism and migration in 2015, and COVID-19 in 2020–21. Also important were the personal commitments of, and domestic political support within, G20 and UN summit hosts, especially regarding the G20 and UN summits uniquely chaired by Group of 7 (G7) members Italy and the United Kingdom in 2021. Yet, the unprecedented combined G20-UN supply of global climate governance in 2021 fell even further behind the proliferating global demand to control climate change. To close the gap, the G20 should invite the heads of the major multilateral environmental organizations to participate in G20 summits, hold more environment ministers’ meetings each year, and mount an annual climate-focused summit at the UN General Assembly.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».