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Enregistrement W4417469866 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198915874.013.0007

Whose Norms Matter?

2025· book-chapter· en· W4417469866 sur OpenAlexaff
Devon Cantwell-Chavez

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal governanceEnvironmental governanceCorporate governancePoliticsIndigenousGlobal warmingClimate governanceInternational relationsGlobal South

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International Relations (IR) generally treats environmental issues like climate change as case studies to illustrate political phenomena such as conflict, cooperation in global governance, and migration. Yet, given how biodiversity, ecosystems, and habitability shape international political and social relations, environmental issues deserve to be core topics in their own right. In like manner, IR scholars and IR policy elites tend to relegate Global South perspectives, concerns, and ideas to the margins of the discipline and global governance institutions (GGIs). Countries in the Global North—which have disproportionately contributed to the climate crisis—paradoxically lead GGIs and are thus centred in scholarship, including within norms research in IR (NRIR). This chapter traces the construction of global environmental governance norms, for whom these norms have been constructed, and the consequences of scholars and practitioners maintaining a narrow focus on governance centred on the present day. In examining ‘whose norms matter?’ in the global environmental governance space, this chapter argues that scholars can—and must—engage in new patterns of socialization within the field, moving climate change to the fore and bringing perspectives of Global South and Indigenous peoples from the margins to the centre. In so doing, scholars can challenge historical constructions of norms within IR and develop deeper understandings of norms that are better adapted to explain past, present, and future global challenges.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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