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Enregistrement W4409034087 · doi:10.1093/sp/jxaf014

Gender (In)Equality in the Voluntary Carbon Market

2025· article· en· W4409034087 sur OpenAlexaff
Holly Nicholson, Laurel Besco

Notice bibliographique

RevueSocial Politics International Studies in Gender State & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensCanadian Celiac AssociationGeneral Electric (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurnoverCarbon fibersDemographic economicsBusinessEconomicsLabour economicsMaterials scienceComposite materialManagementComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The voluntary carbon market (VCM) has gained popularity as a mechanism to mitigate greenhouse gas emissions and achieve climate targets. While the importance of embedding Sustainable Development Goal 5 (SDG5) gender equality considerations into climate change action is increasingly recognized, there is a gap in understanding how the VCM may impact SDG5 because previous research has explored the integration of gender equality and the VCM in specific cases or focused on individual standards. Our study analyzed 675 VCM offset projects on a Gender Inclusion Scale and found that recent vintage, Gold-Standard-certified, household devices, removal, and African/South American projects have higher levels of gender inclusion. To improve the baseline level of gender inclusion, mandatory disclosure of SDG5 impacts and collaboration with women-focused NGOs or local governments is recommended. This research highlights the importance of considering gender equality in VCM projects to provide additional benefits toward sustainability goals.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,998

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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