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Enregistrement W4402689661 · doi:10.1163/15718085-bja10185

Legal Systems and Loss & Damage at the Ocean-Climate Nexus: a Tribute to Meinhard Doelle

2024· article· en· W4402689661 sur OpenAlexaff
Sara L. Seck

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Marine and Coastal Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribunalInternational lawNexus (standard)Political scienceLoss and damageClimate changeTributeLawUnited Nations Convention on the Law of the SeaConventionEnvironmental lawLaw of the seaPublic international lawOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2021, the Research Handbook on Climate Change Law and Loss & Damage was published. Co-edited by myself and my late colleague Meinhard Doelle, the Handbook seeks to clarify the need for legal systems, both within and beyond the climate regime, to evolve so as to fairly and equitably address climate loss and damage claims. The Handbook considers the challenges of legal remedy for climate loss & damage from the perspectives of public international law and domestic, transnational, and private international law. While loss & damage at the ocean-climate nexus is implicit in many chapters, this contribution will reflect explicitly on how the lessons from the Handbook could apply at the ocean-climate nexus, with reference to the London Convention and Stockholm Declaration at fifty, developments at COP 28, and the Advisory Opinion on Climate Change before the International Tribunal for the Law of the Sea.

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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,978

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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