BUILDING A SYNERGISTIC MODEL ON CHEMICAL AND WASTE MULTILATERAL ENVIRONMENTAL AGREEMENTS TO IMPROVE ENVIRONMENTAL ENFORCEMENT : A CASE STUDY OF MULTILATERAL ENVIRONMENTAL AGREEMENTS REGIONAL ENFORCEMENT NETWORK
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proliferation of multilateral environmental agreements (MEAs) leads to institutional fragmentation, duplication as well as overloading the national administration and likely causes ineffectiveness of MEAs implementation. Using collective action theory, inter-organization theory and propositions on synergy, clustering, fragmentation and regime effectiveness, this research closely examined a case of MEA Regional Enforcement Network (MEA REN), a pilot project aimed at strengthening enforcement of four chemical and waste related MEAs (Basel/Rotterdam/Stockholm Conventions and Montreal Protocol) in Asia, to prove the claim that building MEAs synergies would improve enforcement effectiveness. The study was conducted through in-depth interview, documentation review, comparing trade data, and qualification analysis. The study concluded that synergy building could improve information flows, inter-agency cooperation, law enforcement operations, capacity building and enforcing licensing system so that countries can enforce MEAs in a more effective way. The study recommended organization reform, enforcement networking and capacity building are key areas to improve enforcement effectiveness, and constructed a model of building synergies for chemical and waste related MEAs to improve environmental enforcement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle