The Climate Establishment and the Structural Constraints of the Paris Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Paris Agreement created an institutionalized role for non-state actors through voluntary cooperation. Many international NGOs (INGOs) are particularly active in these “Paris partnerships,” often working with multinational corporations to reduce emissions. Though there is ample work on both the effectiveness of the Paris partnerships and on the role of INGOs in the global climate regime, much of this work focuses “outward” – on how INGOs contribute to climate mitigation and adaptation, or influence norms, discourse and policy. Yet, there is considerably less work that focuses “inward” – asking why climate INGOs act the way they do. To better understand the incentives and opportunities that drive INGO behavior, I examine their relationships with large corporations. Specifically, this paper uses a network analysis to map the relationships between Fortune100 firms and a key subset of well-resourced INGOs, whom I refer to as “the climate establishment,” through the Paris partnerships. The climate establishment can be understood as insider INGOs who work within the multilateral process and with large corporations to influence rulemaking, soft law and firm behavior. I present new social network data to provide insights into the structural incentives and constraints that these partnerships create for INGOs. These findings suggest that in addition to assessing partnership effectiveness, scholars should also consider how relationships with multinational corporations shape the climate establishment’s organizational behavior.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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.
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 ».