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Enregistrement W4402939881 · doi:10.18280/ijsdp.190934

The Responsibility of States Regarding Climate Change: International Cooperation to Reduce Toxic Emissions that Harm the Atmosphere

2024· article· en· W4402939881 sur OpenAlexvenueno aff
Hamzeh Qanah, Ja’afar Al-Ma’ani, Ali Al-Hammouri, Tareq Al-Billeh, Ruba Hmaidan, Mohammed Al Makhmari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmAtmosphere (unit)Climate changeNatural resource economicsEnvironmental scienceEnvironmental protectionEnvironmental planningBusinessEnvironmental resource managementPolitical scienceMeteorologyGeographyEconomicsEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide emissions from the usage of fossil fuels contribute to anthropogenic climate change.The Climate Change International Legal Regime, which consists of primary principles outlined in international treaties, was designed to minimize greenhouse gas emissions.According to customary international law, governments are prohibited from causing harm to one other.A nation breaches this principle when an action within its jurisdiction causes harm to another nation, either intentionally or as a result of negligence.With limited efforts to address climate change, there is a significant likelihood that the damages caused by climate change would escalate in terms of quantity, intensity, and frequency.Amidst the era of climate change, it is imperative for States to take resolute action.Nevertheless, it is disheartening to observe the absence of aggressive endeavors in climate treaty discussions, which is manifested in the vague character of non-binding or lenient mitigation commitments.From this perspective, this paper contends that courts have the potential to act as catalysts for change and exert pressure on States, albeit with some caution, to implement decisive measures.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,233 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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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