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Enregistrement W4322500334 · doi:10.1017/s0922156522000838

Coming to terms with the SDGs: A perspective from legal scholarship

2023· article· en· W4322500334 sur OpenAlexaff
Jaye Ellis, Dylan Edmonds

Notice bibliographique

RevueLeiden Journal of International Law · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCognitive reframingPolitical scienceBlueprintLegitimacyTechnocracyCorporate governanceLegal pluralismComplementarity (molecular biology)Sustainable developmentLaw and economicsInternational lawEnvironmental lawNormativePublic administrationLawSociologyComparative lawLegal realismEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Sustainable Development Goal’s (SDG) blueprint to global sustainability exemplifies the global governance trend towards the displacement of law by indicators. Indicators purport to produce objective measurement and comparison, a desirable trait for international public authorities that struggle to bolster the legitimacy of environmental and sustainability norms. This paper adopts a pragmatic approach to indicators by taking seriously their limitations, weaknesses, and dangers, but also their potential contributions to international sustainability objectives. We explore a reframing of the relationship between law and indicators in complementary, not adversarial, terms. Several examples of this complementarity are explored, including the potential use of the SDGs for evaluating the instrumental effectiveness of legal regimes, as well as the ways that international sustainability law supplements the SGDs by providing legal ramifications for violations of state-specific obligations. Finally, we argue that law and legal normativity make invaluable contributions to international environmental and sustainability governance, contributions that metrics and other managerial and technocratic forms of governance cannot make.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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