Notice bibliographique
Résumé
This book assesses the extent to which two specialized UN agencies – the International Maritime Organization (IMO) in London and the International Civil Aviation Organization (ICAO) in Montreal – have been able to regulate environmental pollution in the global commons. Since the Kyoto Protocol and its tasking of these two public International Organizations (IOs) in 1997 to regulate greenhouse gas emissions from the fast-growing international shipping and aviation sectors, they have struggled with the assignment even as the external pressure has mounted for them to act. David Deese examines why these two UN agencies have largely failed to execute their critical missions to date and explores the most promising emerging and feasible routes to control and reduce these emissions by other means. Drawing on a range of sources including interviews with key actors in the IMO and ICAO, as well as from industry and national governments, Deese looks at the multifaceted politics that drive these IOs and considers how this has delayed and frustrated the execution of their assigned climate mitigation missions. He also explains how the limitations of the IMO and ICAO are likely to be found to a degree in other UN specialized agencies and examines how lessons learned here will be helpful in understanding the operations of other IOs. The book will be of great interest to students and scholars of global governance and IOs, transport, and environment and climate change. It will also be a useful resource for industry and non-profit experts and public officials working in shipping and aviation regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».