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Enregistrement W4312724464 · doi:10.18192/potentia.v12i0.5832

A Sovereign Wealth Fund to tackle Climate Change in Canada

2021· article· en· W4312724464 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathaniel Hailu

Notice bibliographique

RevuePotentia Journal of International Affairs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSovereign wealth fundEconomic policyDebtEconomicsPoliticsClimate changePolitical capitalClimate FinanceNatural resourceSummitBusinessFinanceEconomic growthMarket economyPolitical scienceIncentiveGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last few years, the issue surrounding climate change has begun to gain lots of traction globally. The 2019 federal election was a testament to its relevance in Canada, as most political parties pushed their agendas forward to tackle the issue. Plans have typically revolved around large spending promises, with little regards to the methods of financing these initiatives. Canada’s federal deficit is on the rise, and with the ongoing pandemic, the nation is approaching another debt crisis. A possible solution to the capital crunch could come in the form of a Sovereign Wealth Fund. The purpose of the fund would be to pool Canada’s natural resource profits into a fund in order to pivot the economy away from the heavy emitting sectors. The transition would encourage development in other areas, including clean energy, in an effort to reduce dependency on non renewable resources. Exploring the examples of Norway and Kuwait, Canada could model a similar strategy to improve environmental conditions, while simultaneously reducing the debt burden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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