From pledges to performance: Strengthening corporate climate pledges
Notice bibliographique
Résumé
To understand how regulators are developing systematic frameworks to make climate pledges investible, robust, and actionable, MIT Science Policy Review spoke with Catherine McKenna, founder and principal of Climate and Nature Solutions, former chair of the United Nations High-Level Expert Group on Net-Zero Commitments for Non-State Entities, Canada’s Minister of Environment and Climate Change and Minister of Infrastructure, and negotiator of the Paris Agreement at COP21. Ms. McKenna has led discussions on global carbon markets, directed Canada’s landmark national climate plan, and oversaw the development of Canada’s first National Infrastructure Assessment to encourage net-zero emissions by 2050 in Canada. Through our conversation, we discuss the global economic and regulatory shifts required to create ethical and actionable pledges–specifically the need to regulate, set net zero targets, limit use of voluntary credits, align advocacy with action, include people and nature in a just transition, and increase accountability.
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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 | 0,153 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,037 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».