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Enregistrement W4398763575 · doi:10.29173/mlj927

Climate Change Policy in Manitoba: A Small Province Looking to Punch above Its Weight

2015· article· en· W4398763575 sur OpenAlexaffabout
Brendan Boyd

Notice bibliographique

RevueManitoba Law Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGeographyPolitical scienceOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

n 2008, Manitoba joined the wave of Canadian provinces and US states taking action on climate change by becoming the first jurisdiction in North America to pass legislation committing to greenhouse gas (GHG) emission reduction targets set by the international Kyoto agreement.In the absence of leadership on climate change from federal governments in Canada and the US, Manitoba partnered with and drew lessons from subnational trailblazers like California, British Columbia and Quebec while pursuing several climate change policies that were spreading across the continent.In addition to legislated GHG targets, these initiatives included a regional cap-and-trade system, new standards to reduce emissions from vehicles and fuel, and a template for organizing government to develop policy.When introducing Manitoba's climate change legislation, Premier Gary Doer was so confident in the province's ability to meet its commitments that he suggested the government should be defeated in the next election if its GHG targets were not achieved (Turenne 2008).However, the government was unable to adopt the more aggressive initiatives which it had committed to through collaboration and opted to fall back on measures to reduce coal use and promote renewable energy which it began developing in the early 2000s.This article seeks to explain the climate change policies that resulted in Manitoba by employing three research questions: What motivated the province to engage in collaboration and pursue policies that were spreading across North America?What role did collaboration and cross-jurisdictional learning play in provincial policy development, and how was the selection of 1

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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