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Enregistrement W4319440169 · doi:10.1177/09763996221141546

Kyoto Protocol and Paris Agreement: Transition from Bindings to Pledges – A Review

2023· review· en· W4319440169 sur OpenAlexaboutno aff
Surender Mor, Ranjan Aneja, Sonu Madan, Mahesh Ghimire

Notice bibliographique

RevueMillennial Asia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKyoto ProtocolTransparency (behavior)Greenhouse gasClean Development MechanismClimate changeProtocol (science)Montreal ProtocolGlobal warmingSustainable developmentOrder (exchange)Political scienceInternational tradeBusinessLawGeographyFinanceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present thematic review assessed 47 articles on the world’s global climate management policy. It reviews the Kyoto Protocol and Paris Agreement aiming to mitigate climate change with the mechanisms of bindings and pledges, respectively. The research on Kyoto Protocol suggests that most Annex I parties have met their targets through its embedded mechanisms. However, global emissions continued to increase even in the protocol period owing to many defects in its inherent mechanism. Further, the review of the Paris Agreement reveals that most of its signatories are striving hard to achieve the targets. Despite that, the global emissions trends have been very alarming and predicted emissions could be far above the Paris Agreement’s limit. The review reveals that the Kyoto Protocol successfully paved the way for a new climate management order. At the same time, the success of the Paris Agreement relies mainly on communication and compliance of respective Nationally Determined Contributions (NDCs) by signatories, alignments of NDCs and Intended Nationally Determined Contributions (INDCs), and transparency in their emission mitigation targets. The study opined that the developed nations should help developing nations meet their pledges, transfer first-hand technology and provide adequate innovative technological solutions with financial provisions for making a carbon-neutral sustainable planet.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,008

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,147 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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