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Enregistrement W4389736514 · doi:10.1080/13642987.2023.2291076

Between Scylla and Charybdis: the implications of the human right to science for regulating the harms and benefits of environmental science and technology

2023· article· en· W4389736514 sur OpenAlexaff
Anna‐Maria Hubert

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Rights · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsEnvironmental ethicsEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores whether the integration of human rights approaches, in particular, the human right to science in Article 15(1)(b) of the International Covenant of Economic, Social and Cultural Rights, offers a basis for improving upon current approaches in international environmental law by widening democratic input and oversight in decisions involving environmental science and its applications. It examines a case study regarding the international regulation of marine geoengineering under an amendment to the 1996 Protocol to the 1972 Convention on the Prevention of Marine Pollution by Dumping of Wastes and Other Matter. The analysis focuses on how the harms and benefits of marine geoengineering research are conceived of in the amendment, and the norms and processes adopted to address them. These same issues are then examined under the human right to science, focusing on the recent interpretation of the right by the Committee on Economic, Social and Cultural Rights in its General Comment No. 25. It seeks to show in a particular case how international environmental law and international human rights law each bring to bear different objectives, norms, and processes in how they treat issues of environmental science and technology, and explores the benefits of more integrated approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0220,068
Communication savante0,0190,022
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0240,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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