MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6931870748 · doi:10.5281/zenodo.8387347

Comparative Analysis of the NDCs of Canada, the European Union, Kenya and South Africa from an Equity Perspective

2019· report· en· W6931870748 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typereport
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Climate governancePerspective (graphical)Climate FinanceClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the lead-up to COP21 in Paris, 2015, all Parties to the UNFCCC were invited to communicate their intended nationally determined contributions (INDCs), which could include information on how the Party considers its INDC is fair and ambitious (1/CP.20, para 14). The same information to accompany nationally determined contributions (NDCs) was included in the Paris decision adopted at COP21. While there is extensive literature on climate equity, comparatively little research exists on equity in NDCs. Analysis of equity in NDCs is important, firstly because NDCs represent a unique step in UN climate negotiations, in that they are universal and applicable to all Parties, and secondly because NDCs are formulated bottom-up. As countries determine their own priorities and ambitions they self-differentiate their responsibilities to address climate change. This research report examines equity considerations in the domestic processes for the preparation of NDCs. Four Parties are examined in this analysis, selected based on having widely varying domestic contexts and processes for NDC preparation. The four Parties are as follows: Canada The European Union (EU, representing 28 countries) Kenya South Africa

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetEfficiency Analysis Using DEATravaux en français237 207