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Enregistrement W4417466984 · doi:10.1177/18681026251400351

China Aspires to be an Environmental Leader: How Should the Rest of the World Engage?

2025· article· en· W4417466984 sur OpenAlexafffund
Tyler Harlan, Yixian Sun, Juliet Lu, Jessica DiCarlo, Coraline Goron, Yifei Li, Jessica C. Liao, KuoRay Mao, Jesse Rodenbiker, Deborah Seligsohn, Xuequn Wang, Niklas Werner Weins, Annah Lake Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Chinese Affairs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAyn Rand and Brontë studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaAsia Pacific Foundation of CanadaUK Research and Innovation
Mots-clésChinaPoliticsEnvironmentalismEnvironmental movementEnvironmental politicsRest (music)Global environmental analysisGlobal LeadershipEnvironmental policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China has transformed from a laggard to a rising leader of environmental governance. It plays a unique and essential role in promoting environmental cooperation, financing and implementing global green infrastructure, and generating and disseminating environmental technology and scientific knowledge. On each front, global progress cannot be made without China, especially with the US’ retreat from global leadership under the second Trump presidency. In this article, we consider China's concrete, multifaceted environmental efforts over the last decade and show China's various motives: it is partly responding to critiques of its massive environmental footprint; partly pursuing greater respect as a responsible global power; and partly seeking economic and political gains through clean energy transition, a greener planet, and a more stable climate. We call for new approaches to engaging China's aspiration to become a global environmental leader, while asserting clear expectations and responsibilities in that role.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,227 · 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
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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