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Enregistrement W4307852197 · doi:10.18192/potentia.v13i.6341

REDD+ But Not Ready

2022· article· en· W4307852197 sur OpenAlexafffundvenue
Sawyer Junger

Notice bibliographique

RevuePotentia Journal of International Affairs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaGovernment of Canada
Mots-clésAdditionalityCarbon offsetClean Development MechanismRatificationCarbon leakageGreenhouse gasCarbon marketCorporate governanceBusinessKyoto ProtocolEmissions tradingCarbon creditInternational economicsEconomicsEnvironmental economicsPolitical scienceFinanceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ratification of Article 6 of the Paris Agreement allows countries to engage in compliance-based carbon markets which will allow countries to offset their own carbon emissions by investing in emissions reductions elsewhere. Given this recent development, it bears considering whether the international system is prepared to adopt existing voluntary carbon markets into a compliance system. Accordingly, this paper examines the nationally determined contributions (NDCs) of major REDD+ host countries to determine whether they are prepared to adopt this program under the compliance-based system. Given the well-documented risks of carbon offset markets to indirectly increase emission (via non-additionality, leakage, or incentivizing weak governance from host states), this paper argues that host states need to set clear guidelines towards the roles internal decarbonization policy and what is additional contributions from carbon markets. This paper ultimately argues that REDD+ is ill-equipped to function under a carbon market as host states appear reliant on REDD+ to achieve their own internal climate goals and suggests that better accountability is needed for REDD+ to be adopted under article 6.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,011

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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