CROSS-COMPARING OECD COUNTRIES ON CARBON EMISSION POLICY IMPLEMENTATION GAP
Notice bibliographique
Résumé
The world is facing devastation from climate change as countries are not implementingeffective and efficient carbon emission policies quickly enough to decrease the effects of climatechange. Countries have supposedly tried to decrease their contribution to worsening climatechange but are not meeting their climate goals set by the Paris Climate Change Agreement. Thispaper examines the factors leading to the policy implementation gap in carbon emissions andtheir policy implications. It looks at how the policies implemented based on internationalorganizations fall short of meeting their carbon emission reduction goals. I assess this policyimplementation gap in four Organization for Economic Co-operation and Development (OECD)countries: Australia, Canada, Norway, and Türkiye. I argue that varying levels of politicalwillingness to meet climate goals, the differing types of multilevel governance, and varyingresources devoted to climate issues significantly impact the level of policy implementation gapin carbon emissions. The first type of cross-comparison is to compare each country to each otherindividually in their efforts to decrease the policy implementation gap in carbon emissions. Thesecond cross-comparison is between the two federal systems (Australia and Canada) and twounitary systems (Norway and Türkiye), which may provide patterns of behavior based on thegovernance system. These layers of cross-comparison showcase how political willingness,differing multilevel governance, and varying resources devoted to climate issues affect the policyimplementation gap in carbon emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».