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Enregistrement W4312218670 · doi:10.1163/19426720-02804005

Emergence and Structuring of the Clean Energy Regime Complex

2022· article· en· W4312218670 sur OpenAlexafffund
Kathryn Chelminski, Liliana B. Andonova, Yixian Sun

Notice bibliographique

RevueGlobal Governance A Review of Multilateralism and International Organizations · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésStructuringAgency (philosophy)Corporate governanceLegitimationNormativeArticulation (sociology)Transnational governancePoliticsPolitical scienceSociologyPolitical economyEconomic systemLaw and economicsPublic relationsPublic administrationLawEconomicsSocial scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While many have observed a regime complex for global clean energy governance, research has not yet accorded sufficient attention to the interplay of multiple streams of politics that have led to the structuring of overlapping governance initiatives and, ultimately, the articulation of a set of norms that hold this regime complex together. To understand these dynamics, this article argues that with the visibly increased agency of transnational actors and international organizations, four mechanisms together are likely to shape regime complexity: divergent state preferences, the agency of transnational actors, practices of intergovernmental organizations, and interorganizational recognition and normative legitimation. Drawing on a qualitative analysis of policy documents and interviews, and a social network analysis, it studies global clean energy governance from 1980 to 2014 to illuminate these dynamics. The findings suggest that the combination of these four mechanisms can explain the evolution from a nonregime to a loosely coupled governance system for clean energy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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