The Responsibility of Transboundary Haze Pollution: The Case of Wildfire in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Responsibility for losses other countries suffer due to haze pollution is a serious issue. Transboundary haze pollution responsibility is related to the impact of smog pollution in one country and negatively impacts other countries in the vicinity. A country should take responsibility for forest fires out of respect for the country and its citizens. One example is the forest fires in Canada that spread smoke to neighbouring countries. This involves cooperation between countries to reduce the risk of transboundary haze pollution. This article used qualitative descriptive research methods. Qualitative descriptive research methods seek to answer the "what," "how," or "why" questions related to the phenomenon under study. The aim is to understand the research subject deeply and not generalise the results to the wider population. This research article concludes the principle of state responsibility, which essentially contains the obligation of states that have an impact on other countries to make reparation to the aggrieved country and restore the condition of the concerned country. In Canada, there were frequent forest fires in previous years, causing haze that spread to various countries. By understanding the consequences of forest fires and haze spread, Indonesia should enhance its prevention and management strategies by adopting approaches from Canada's forest fire management. The Trail Smelter case serves as a benchmark for addressing haze pollution, and Canada's experience offers valuable lessons for Indonesia, which also faces similar wildfire risks.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».